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🔥 内容介绍

摘要: 负荷数据回归预测是电力系统安全稳定运行和智能电网规划的基础。传统的负荷预测方法往往受到数据质量、模型参数选择以及过拟合等问题的困扰。为了解决这些问题，本文提出一种基于蚁狮优化算法(ALO)优化集成学习结合鲁棒极限学习机(RELM)-Adaboost的负荷数据回归预测算法。该算法首先利用鲁棒极限学习机(RELM)提高模型对异常值的抵抗能力，然后通过Adaboost算法构建集成学习框架，提高模型的泛化能力和预测精度。此外，本文采用蚁狮优化算法(ALO)对RELM的参数进行优化，以寻找最优的参数组合，进一步提升模型的预测性能。实验结果表明，本文提出的算法在负荷数据回归预测中具有更高的精度和鲁棒性，优于传统的负荷预测方法。

关键词: 负荷预测; 集成学习; 鲁棒极限学习机(RELM); 蚁狮优化算法(ALO); Adaboost; 回归预测

1. 引言

电力负荷预测是电力系统规划、调度和运行的重要组成部分。准确的负荷预测可以帮助电力公司更好地进行发电计划安排、电网维护和运行风险评估，从而提高电网的安全性和经济性。随着智能电网的发展，对负荷预测的精度和实时性提出了更高的要求。

然而，负荷数据具有非线性、时变性和不确定性等特点，同时受到诸多因素的影响，如天气条件、经济发展、社会活动等。这些因素使得负荷预测成为一项具有挑战性的任务。传统的负荷预测方法包括统计方法和机器学习方法。统计方法如时间序列分析、回归分析等，虽然简单易用，但对非线性数据的预测能力有限。机器学习方法如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)等，能够较好地处理非线性问题，但容易受到过拟合的影响，并且参数选择对模型的性能至关重要。

近年来，集成学习算法在负荷预测领域得到了广泛应用。集成学习通过将多个弱学习器组合成一个强学习器，能够有效提高模型的泛化能力和预测精度。Adaboost是一种常用的集成学习算法，它通过迭代训练多个弱分类器，并赋予不同的权重，最终将它们组合成一个强分类器。极限学习机(ELM)是一种单隐层前馈神经网络，具有学习速度快、泛化能力强等优点。然而，传统的ELM对异常值敏感，容易受到噪声数据的影响。为了提高ELM的鲁棒性，鲁棒极限学习机(RELM)被提出。RELM通过引入鲁棒损失函数，能够有效抑制异常值对模型的影响。

此外，模型参数的选择对模型的性能至关重要。传统的参数选择方法通常采用交叉验证或网格搜索，这些方法计算复杂度高，容易陷入局部最优解。蚁狮优化算法(ALO)是一种新型的元启发式优化算法，具有搜索效率高、全局搜索能力强等优点。

2. 相关理论基础

2.1 鲁棒极限学习机 (RELM)

极限学习机(ELM)是一种单隐层前馈神经网络，其基本思想是随机初始化输入层与隐含层之间的权重和隐含层神经元的阈值，然后通过求解线性方程组来确定隐含层与输出层之间的权重。然而，传统的ELM对异常值敏感，容易受到噪声数据的影响。

鲁棒极限学习机(RELM)通过引入鲁棒损失函数，如Huber损失函数或L1损失函数，能够有效抑制异常值对模型的影响。RELM的目标函数可以表示为：

arduino

min ||β|| + λ Σ ρ(e_i)  

其中，β为隐含层与输出层之间的权重矩阵，λ为正则化参数，e_i为第i个样本的预测误差，ρ(e_i)为鲁棒损失函数。

2.2 Adaboost算法

Adaboost是一种迭代的集成学习算法。它通过迭代训练多个弱分类器，并赋予不同的权重，最终将它们组合成一个强分类器。Adaboost算法的核心思想是：对难以正确分类的样本赋予更高的权重，从而使弱分类器更加关注这些样本。

Adaboost算法的步骤如下：

1. 初始化样本权重。

2. 循环迭代T次：

   • 使用带有权重的样本训练一个弱分类器。

   • 计算弱分类器的误差率。

   • 根据误差率计算弱分类器的权重。

   • 更新样本权重，增加被错误分类样本的权重。

3. 将所有弱分类器加权组合成一个强分类器。

2.3 蚁狮优化算法 (ALO)

蚁狮优化算法(ALO)是一种基于蚁狮捕食行为的元启发式优化算法。该算法模拟了蚁狮捕捉蚂蚁的过程，通过随机行走、构建轮盘赌选择、滑动蚂蚁到蚁狮的吸引区域以及将蚂蚁埋入沙中等策略，来实现全局优化。

ALO算法的主要步骤如下：

1. 初始化蚁群和蚁狮群。

2. 计算每个蚁狮的适应度值。

3. 选择最优的蚁狮作为精英蚁狮。

4. 循环迭代T次：

   • 对每个蚂蚁进行随机行走。

   • 构建轮盘赌选择，选择合适的蚁狮作为目标。

   • 滑动蚂蚁到蚁狮的吸引区域。

   • 将蚂蚁埋入沙中。

   • 更新蚁狮的位置。

   • 更新精英蚁狮。

5. 输出精英蚁狮的位置和适应度值。

3. 基于ALO优化集成学习结合RELM-Adaboost的负荷数据回归预测算法

本文提出的算法将鲁棒极限学习机(RELM)作为Adaboost算法的弱学习器，构建集成学习框架，并通过蚁狮优化算法(ALO)优化RELM的参数，以提高模型的预测精度和鲁棒性。

3.1 算法流程

1. 数据预处理:

    对原始负荷数据进行清洗、归一化等处理，去除异常值和噪声数据。

2. RELM模型构建:

    构建RELM模型，选择合适的鲁棒损失函数和正则化参数。

3. ALO参数优化:

    使用ALO算法优化RELM的参数，包括隐含层节点数、正则化参数等，以寻找最优的参数组合。

4. Adaboost集成学习:

    使用Adaboost算法构建集成学习框架，将优化后的RELM作为弱学习器，迭代训练多个RELM模型，并赋予不同的权重。

5. 负荷预测:

    将所有RELM模型加权组合成一个强预测器，用于预测未来的负荷数据。

6. 模型评估:

    使用适当的评价指标，如平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)等，评估模型的预测性能。

⛳️ 运行结果

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