[發明專利]一種基于蟻獅優化的LSSVM年用電量預測方法

在審

• 申請號: 201710641743.0
• 申請日: 2017-07-31
• 公開（公告）號: CN107274038A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 韓文花;汪素青;周孟初;劉文鵬
• 申請（專利權）人: 上海電力學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司31225
• 代理人: 趙繼明

技術領域

本發明涉及年用電量預測技術領域，尤其是涉及一種基于蟻獅優化的LSSVM年用電量預測方法。

背景技術

年用電量預測對電力系統的規劃，運行和維護至關重要，也可以在一定程度上反映一個國家或地區的經濟發展。精確的年用電量預測可為電力系統運營商和經濟管理者提供有價值的參考。因此對電力負荷進行預測是電力系統最重要的基本工作之一，它對能源規劃、電力系統的運行與控制及經濟發展戰略研究有著重要意義。預測的方法有：回歸分析法、類比法，彈性系數法，時間序列法，神經網絡法等。

在現代經濟社會中，用電量與經濟、社會、人口及生態環境之間都存在著異常密切的關系，即用電系統是一個受到眾多因素影響的復雜系統，用常規的數學方法來建立預測模型，不僅工作量大，而且預測精度也難以保證。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于蟻獅優化的LSSVM年用電量預測方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于蟻獅優化的LSSVM年用電量預測方法，所述的年用電量預測方法包括以下步驟：

S1、確定LSSVM預測模型的輸入變量；

S2、初始化蟻獅優化算法，將初始蟻獅位置作為核參數和正則化參數代入LSSVM模型，得到相應的年用電量預測值；

S3、建立適應度函數，計算初始蟻獅位置的適應度值，得到初始適應度值，保留最小初始適應度值對應的蟻獅作為初始精英蟻獅；

S4、更新螞蟻位置，計算當代螞蟻的適應度值，并與當代螞蟻對應的蟻獅位置的適應度值進行比較，判斷是否更新蟻獅位置；

S5、將上一步得到的蟻獅位置的適應度值逐一與上一代精英蟻獅位置的適應度值比較，保留較小適應度值對應的蟻獅位置，得到本次迭代精英蟻獅位置；

S6、判斷是否達到最大迭代次數，若為是，則輸出精英蟻獅位置及其相應的年用電量預測值，若為否，返回S4。

步驟S1具體為：采用灰色關聯分析方法，獲得年用電量影響因素和年用電量之間的關聯度值，根據關聯度值，選擇相應的年用電量影響因素作為LSSVM預測模型的輸入變量。

步驟S2中初始化蟻獅優化算法包括以下步驟：

S201、參數初始化，包括種群規模Agents_no，解的維數d＝2，解空間的上界b_up，解空間的下界b_low，最大迭代次數Max_iter；

S202、位置初始化，隨機產生螞蟻的位置矩陣M_Ant和蟻獅的位置矩陣M_Antlion。

S201中所述的解空間的上界b_up＝[1000,1000]，下界b_low＝[0.1,0.01]。

S202中螞蟻的位置矩陣M_Ant和蟻獅的位置矩陣M_Antlion為：

其中M_Ant和M_Antlion中的值由式A_*j或AL_*j＝rand*(b_upj-b_lowj)+b_lowj得到，A_*j和AL_*j分別表示螞蟻位置矩陣和蟻獅位置矩陣第j列的值，rand為0到1之間的一個隨機數，n＝Agents_no，b_upj和b_lowj分別為第j列的上界和下界，M_Ant和M_Antlion的每一行均對應LSSVM的一組核參數和正則化參數，即(σ,γ)。

步驟S3中的適應度函數為：其中，和分別為第s組檢驗樣本的實際值和預測值，N為樣本個數。

步驟S4中螞蟻位置的更新公式為其中，表示在蟻獅周圍隨機游走的第t次迭代輪盤賭所選擇的螞蟻位置，表示在精英蟻獅周圍隨機游走的第t次迭代的螞蟻位置，為第t次迭代時第i個螞蟻的位置。