基于IRSO-TCN的短期电力负荷预测Short Term Power Load Forecasting Based on IRSO-TCN
王思萌,曲晓东,谢刚,崔磊
摘要(Abstract)：
精准的电力负荷预测对电力系统的安全调度和稳定运行至关重要。为了提升短期电力负荷预测精度，提出了一种基于改进鼠群优化算法(IRSO)和时间卷积网络(TCN)的短期电力负荷预测模型。首先将时序特征输入到TCN预测模型进行预训练；然后针对训练好的TCN模型全连接层阈值与偏置易陷入局部最优的问题，采用改进鼠群优化算法对阈值与偏置进行调整，构建IRSO-TCN组合模型对电力负荷进行预测；最后以澳大利亚实测数据进行仿真建模，实验结果表明，加入交叉算子的IRSO比鼠群优化算法(RSO)寻优能力更强，收敛速度更快，能够有效提高电力负荷的预测精度。
关键词(KeyWords)： 短期电力负荷预测;时间卷积网络;交叉算子;改进鼠群优化算法
基金项目(Foundation): 山西省重点研发计划(201803D421039)
作者(Author): 王思萌,曲晓东,谢刚,崔磊
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