[发明专利]短期微电网负荷功率区间概率预测方法

摘要

本发明公开了一种短期微电网负荷区间概率预测方法，该方法包括获取微电网若干历史负荷功率作为样本集；结合预测区间覆盖率、预测区间平均带宽构建优化准则；建立基于人工蜂群循环神经网络的短期微电网负荷区间概率预测模型，通过人工蜂群算法对优化准则进行寻优更新神经网络权值阈值；将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中，并且引入最优蜜源引导机制对人工蜂群算法进行优化以提高算法性能加快收敛速度。本发明通过人工蜂群算法的改进较好的克服了传统人工蜂群算法收敛速度慢精度不高的缺点，有效提高了微电网负荷预测水平。

主权项

一种短期微电网负荷功率区间概率预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取微电网负荷功率数据；步骤2：结合预测区间覆盖率PICP和预测区间平均带宽W构建优化准则CWC；步骤3：将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中，若蜜源得到改善，则继续沿着该方向向前游动，直到蜜源不再改善或者达到最大步数为止；步骤4：引入最优蜜源引导机制对传统人工蜂群算法进行改进，采用淘汰蜜源与最优蜜源交叉引导产生新个体，避免不良个体的引入，防止对种群进化产生误导；步骤5：建立基于改进人工蜂群算法循环神经网络的短期微电网负荷功率区间预测模型，通过改进人工蜂群算法对优化准则进行寻优更新神经网络权值阈值。