【摘 要】
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突如其来的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情给电力负荷造成了严重的影响,为了有效应对疫情带来的影响,提高疫情影响下的短期负荷预测精度,提出了一种基于恐惧指数(FI)的疫情影响下短期电力负荷预测方法.利用疫情数据构建FI,与时间信息、历史负荷、气象条件一起作为广义回归神经网络(GRNN)模型的输入变量,用果蝇优化算法(FOA)对GRNN平滑因子进行优化,提高预测结果的准确度和稳定性,使用构建的预测模型进行预测.算例结果表明,该方法能有效提高疫情影响下短期负荷预测的精度,为重大灾难影响下的短期负荷预测提
【机 构】
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教育部电能质量工程研究中心,安徽大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672032),安徽省科技重大专项(18030901018)。
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突如其来的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情给电力负荷造成了严重的影响,为了有效应对疫情带来的影响,提高疫情影响下的短期负荷预测精度,提出了一种基于恐惧指数(FI)的疫情影响下短期电力负荷预测方法.利用疫情数据构建FI,与时间信息、历史负荷、气象条件一起作为广义回归神经网络(GRNN)模型的输入变量,用果蝇优化算法(FOA)对GRNN平滑因子进行优化,提高预测结果的准确度和稳定性,使用构建的预测模型进行预测.算例结果表明,该方法能有效提高疫情影响下短期负荷预测的精度,为重大灾难影响下的短期负荷预测提
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