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電力系統中每小時負荷具有波動性,為了提高短期電力負荷預測的精度,本文提出第一個改進的基于小波神經網絡的預測模型,此模型應用布谷鳥優化算法對小波神經網絡中的參數進行優化后,再對數據進行預測。通過澳大利亞新南威爾士州的電力負荷數據的分析,與傳統的ARIMA模型相比較,提出的改進模型能夠很好地提高預測精度。
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梯級水庫優化調度模型的求解一直是水利學科需要深入研究的基本問題。使用改進布谷鳥算法求解梯級水庫優化調度模型是一種新思路。布谷鳥算法是近年來提出的一種新穎的啟發式全局搜索算法,該算法參數少、魯棒性強、搜索效率高,已得到廣泛的研究和應用。對標準布谷鳥算法的尋優機制作了闡述,并嘗試在算法進化過程中采用動態發現概率以及引入變異機制對標準算法進行改進,提出了改進的布谷鳥算法,并將其應用于某梯級水庫優化調度中。以實例驗證了布谷鳥算法在梯級水庫優化調度中的可行性和有效性,提出的改進策略可有效克服標準算法中的\"早熟\"現象,改進算法搜索效率更高,尋優結果更穩定。
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