| 注册
首页|期刊导航|电力系统保护与控制|基于改进多元宇宙算法优化ELM的短期电力负荷预测

基于改进多元宇宙算法优化ELM的短期电力负荷预测

龙干 黄媚 方力谦 郑林灵 蒋崇颖 张勇军

电力系统保护与控制2022,Vol.50Issue(19):99-106,8.
电力系统保护与控制2022,Vol.50Issue(19):99-106,8.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.211708

基于改进多元宇宙算法优化ELM的短期电力负荷预测

Short-term power load forecasting based on an improved multi-verse optimizer algorithm optimized extreme learning machine

龙干 1黄媚 1方力谦 1郑林灵 1蒋崇颖 2张勇军2

作者信息

  • 1. 深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000
  • 2. 华南理工大学电力学院,广东 广州 510640
  • 折叠

摘要

关键词

短期电力负荷预测/多元宇宙算法/极限学习机/改进Tent混沌映射/精英反向学习

引用本文复制引用

龙干,黄媚,方力谦,郑林灵,蒋崇颖,张勇军..基于改进多元宇宙算法优化ELM的短期电力负荷预测[J].电力系统保护与控制,2022,50(19):99-106,8.

基金项目

国家自然科学基金项目资助(52177085) (52177085)

深圳供电局有限公司科技项目资助(SZKJXM20190594) (SZKJXM20190594)

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-3415

访问量5
|
下载量0
段落导航相关论文