【没发表过创新点】【负荷预测】【多变量输入超前多步预测】基于DBO、PSO、SSA、GOOSE算法优化ELM的电力负荷预测研究附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言
电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、电力资源的合理分配以及电力市场的有效运作至关重要。准确的负荷预测能够帮助电力公司提前规划发电计划，降低运营成本，提高供电可靠性。传统的电力负荷预测方法在处理复杂的、非线性的电力负荷数据时存在一定局限性。近年来，基于机器学习的方法逐渐成为研究热点，其中极限学习机（ELM）因其学习速度快、泛化性能好等优点被广泛应用。然而，ELM 的参数选择对预测性能影响较大。本文将研究利用蜣螂算法（DBO）、粒子群优化算法（PSO）、麻雀搜索算法（SSA）以及 GOOSE 算法对 ELM 进行优化，实现多变量输入的超前多步电力负荷预测，探索提高预测精度的新途径。
二、相关算法简介
（一）极限学习机（ELM）
局限性：虽然 ELM 学习速度快，但随机生成的输入权重和隐层偏置可能导致预测性能不稳定，对不同数据集的适应性较差。因此，需要优化算法来调整这些参数，以提高 ELM 的预测精度。
（二）蜣螂算法（DBO）
原理：DBO 模拟了蜣螂滚动粪球的行为。算法中，每个蜣螂代表一个潜在解，粪球的位置和质量对应解的参数和适应度。蜣螂通过不断滚动粪球来寻找更优位置，以提高粪球质量。在优化过程中，蜣螂根据自身位置、其他蜣螂位置以及环境信息调整滚动方向和距离。
优势：DBO 具有较强的全局搜索能力，能够在较大的解空间中寻找最优解，适用于处理复杂的优化问题。
（四）麻雀搜索算法（SSA）
原理：SSA 模拟了麻雀觅食和反捕食行为。算法将麻雀分为发现者和追随者，发现者负责寻找食物资源，追随者则跟随发现者获取食物。在觅食过程中，麻雀会根据自身适应度和群体信息调整位置。同时，算法还考虑了麻雀的反捕食行为，当察觉到危险时，部分麻雀会迅速改变位置以躲避捕食者。
优势：SSA 具有较强的全局搜索和局部搜索能力，能够在搜索过程中平衡全局探索和局部开发，提高算法的收敛精度和速度。
（五）GOOSE 算法
原理：GOOSE 算法模拟了鹅群的迁徙行为。鹅群在迁徙过程中，通过相互协作和信息共享来优化飞行路径。算法中，每只鹅代表一个潜在解，通过不断调整自身位置，向更优解靠近。鹅群的位置更新基于对自身位置、相邻鹅的位置以及全局最优位置的评估。
优势：GOOSE 算法能够有效地利用群体信息，具有较好的全局搜索能力和收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。
三、基于优化算法的 ELM 电力负荷预测模型
（一）多变量输入
电力负荷受到多种因素的影响，如时间（包括小时、日、周、季节等）、温度、湿度、风速、节假日等。将这些因素作为多变量输入到预测模型中，能够更全面地反映电力负荷变化的规律。例如，通过历史电力负荷数据、气象数据以及日历信息构建多变量数据集。
（二）超前多步预测
超前多步预测旨在预测未来多个时间步的电力负荷值。传统的单步预测方法只能预测下一个时间步的负荷，无法满足电力系统长期规划的需求。在本文中，通过构建多步预测模型，利用当前和历史多变量数据预测未来h步的电力负荷。例如，将过去T个时间步的多变量数据作为输入，预测未来1小时、3小时、6小时等不同时间跨度的电力负荷。
（三）模型构建流程
数据预处理：对收集到的电力负荷数据和相关影响因素数据进行预处理。包括数据清洗，去除异常值和缺失值；数据归一化，将不同范围的数据映射到[0,1]区间，以提高模型收敛速度和稳定性。
ELM 参数初始化：随机初始化 ELM 的输入权重W和隐层偏置b，设置隐层神经元个数和激活函数。激活函数可选择 Sigmoid 函数、ReLU 函数等。
优化算法应用：
DBO 优化 ELM：将 ELM 的输入权重W和隐层偏置b作为蜣螂的位置，以预测误差（如均方误差 MSE）作为适应度函数。通过 DBO 的滚动、选择等操作，不断优化 ELM 的参数，使预测误差最小化。
PSO 优化 ELM：把 ELM 的参数看作粒子的位置，利用 PSO 算法更新粒子位置，即调整 ELM 的输入权重和隐层偏置，使粒子向历史最优位置靠近，从而优化 ELM 的预测性能。
SSA 优化 ELM：将麻雀的位置与 ELM 参数对应，根据 SSA 的发现者、追随者和反捕食行为规则，更新麻雀位置，进而优化 ELM 的参数，提高预测精度。
GOOSE 优化 ELM：以鹅群的位置表示 ELM 参数，依据 GOOSE 算法中鹅群的迁徙行为规则，调整鹅群位置，实现 ELM 参数的优化，降低预测误差。
模型训练与预测：使用优化后的 ELM 模型进行训练，将预处理后的多变量数据划分为训练集和测试集。在训练过程中，不断调整输出权重β，使模型在训练集上达到较好的预测效果。训练完成后，利用测试集对模型进行验证，预测未来多个时间步的电力负荷值。
⛳️ 运行结果
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