融合稀疏编码器和改进蚁群算法的电力系统负荷预测算法设计

史盛亮

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.11.004

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融合稀疏编码器和改进蚁群算法的电力系统负荷预测算法设计

更新时间：2025-12-18

- 融合稀疏编码器和改进蚁群算法的电力系统负荷预测算法设计
- Issue 11, Pages: 26-31+58(2025)
- 作者机构：
  
  国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.11.004
  CLC： M715;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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史盛亮. 融合稀疏编码器和改进蚁群算法的电力系统负荷预测算法设计[J]. 2025, (11): 26-31+58.
DOI：

史盛亮. 融合稀疏编码器和改进蚁群算法的电力系统负荷预测算法设计[J]. 2025, (11): 26-31+58. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.11.004.

摘要

针对新能源并网环境下传统负荷预测算法解决复杂非线性关系与不确定因素的能力不足问题，提出一种融合稀疏编码器与改进蚁群算法的新型电力系统智能负荷预测模型。首先，通过构建带正则化约束的稀疏编码器，有效提取负荷数据的深层特征，增强编码器的泛化能力；然后，引入动态领域搜索机制形成改进蚁群算法，显著提升复杂场景下的全局搜索能力和收敛效率；最后，基于历史负荷数据进行模型训练和对比验证。实验结果表明所提算法的负荷预测准确率可达97.9%

较传统方法提升约20%

为智能电网调度和能源互联网的可持续发展提供了有效的技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

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