【摘 要】
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针对负荷预测过程中特征量难以确定以及极限学习机（ELM）存在因随机产生的初始权值和阈值导致输出稳定性低的问题，提出一种基于格拉姆-施密特正交化与皮尔逊相关性分析相结合（GSO-PCA）的特征选择和改进灰狼（IGWO）算法优化ELM的短期电力负荷预测方法。首先，对两种不同类型的特征分别使用GSO算法和PCA进行优选，并根据平均绝对百分比误差（MAPE）确定最优特征集，与传统的经验特征选择、最大互信息
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目 （2021JM-393）；
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针对负荷预测过程中特征量难以确定以及极限学习机（ELM）存在因随机产生的初始权值和阈值导致输出稳定性低的问题，提出一种基于格拉姆-施密特正交化与皮尔逊相关性分析相结合（GSO-PCA）的特征选择和改进灰狼（IGWO）算法优化ELM的短期电力负荷预测方法。首先，对两种不同类型的特征分别使用GSO算法和PCA进行优选，并根据平均绝对百分比误差（MAPE）确定最优特征集，与传统的经验特征选择、最大互信息系数（MIC）特征选择、随机森林（RF）特征选择比较，MAPE分别降低了1.34%、0.59%、0.87%，验证了GSO-PCA特征选择的优越性；其次，将Tent混沌映射和粒子群优化（PSO）算法融入到灰狼优化算法中，得到IGWO算法，并利用两种典型的测试函数对IGWO性能进行测试，证明了IGWO算法具有更强的寻优能力；然后，使用IGWO算法对ELM的初始权值和阈值进行动态优化，建立IGWO-ELM短期负荷预测模型；最后，结合实例分析，将拟合优度检验系数、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和MAPE作为评价指标，并与传统的模型进行比较。仿真结果表明：所提预测模型得到的四个评价指标分别为0.9978、54.90kW、72.02kW和1.52%，且明显优于其他模型，验证了本文所提方法的有效性和优越性。
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