基于改进鲸鱼优化算法与残差修正的短期电量预测

尼俊红; 王畅

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.03

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基于改进鲸鱼优化算法与残差修正的短期电量预测

更新时间：2025-12-08

- 基于改进鲸鱼优化算法与残差修正的短期电量预测
- Issue 2, Pages: 18-27(2025)
- 作者机构：
  
  华北电力大学电子与通信工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.03
  CLC： TP18;TM711
- Published：2025
- 稿件说明：
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尼俊红, 王畅. 基于改进鲸鱼优化算法与残差修正的短期电量预测[J]. 2025, (2): 18-27.
DOI：

尼俊红, 王畅. 基于改进鲸鱼优化算法与残差修正的短期电量预测[J]. 2025, (2): 18-27. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.03.

摘要

随着新型清洁能源的大力发展和电力市场改革的进行，电量预测在电力企业生产、运营中的作用越来越重要。为了实现电量数据精准预测，文章提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm

IWOA)的变分模态分解(variational mode decomposition

VMD)结合极限梯度提升算法(extreme gradient boosting

XGBoost)修正的差分自回归移动平均(auto regressive integrated moving average

ARIMA)的组合短期电量预测模型。首先，通过引入非线性因子、自适应惯性权重和扰动控制因子改进鲸鱼优化算法，提高其求解能力和搜索能力，以此对VMD的参数寻优；其次，利用寻优确定参数的VMD对电量数据进行分解，降低数据波动性，便于预测模型学习；最后，针对分解分量构建ARIMA-XGBoost电量预测模型，将预测结果重构得到最终预测值。实验结果表明，所提模型的预测评价指标均优于对比模型，对称平均绝对百分比误差相比最小二乘支持向量回归和随机森林回归分别下降了2.46%和1.55%，验证了所提模型在电量预测方面具有更高的准确度。

Abstract

关键词

Keywords

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