基于混合蜂群优化和深度信念网络的短期电力负荷多变量耦合预测算法

郭帅朝; 马闯

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.05.001

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基于混合蜂群优化和深度信念网络的短期电力负荷多变量耦合预测算法

更新时间：2026-06-12

- 基于混合蜂群优化和深度信念网络的短期电力负荷多变量耦合预测算法
- Issue 5, Pages: 1-7(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司
  2. 中车唐山机车车辆有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.05.001
  CLC： TM715;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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郭帅朝, 马闯. 基于混合蜂群优化和深度信念网络的短期电力负荷多变量耦合预测算法[J]. 2026, (5): 1-7.
DOI：

郭帅朝, 马闯. 基于混合蜂群优化和深度信念网络的短期电力负荷多变量耦合预测算法[J]. 2026, (5): 1-7. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.05.001.

摘要

针对传统负荷预测算法难以对电力负荷数据中的非线性进行有效处理的问题，设计了一种新型短期电力负荷多变量耦合预测算法。利用深度信念网络对多变量之间的复杂耦合关系和深层特征表示进行自动学习，实现了对非线性特征和深层特征的有效提取。同时在传统蜂群优化算法中引入超参数自适应选择策略，形成混合蜂群优化算法，实现了关键参数的全局寻优，有效提升了算法的泛化能力和预测精度。结果表明，所提算法的预测准确率和预测效率均达到99%以上，实现了负荷变化整体趋势的准确捕捉，为电力系统的实时调度和优化奠定了重要基础。

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关键词

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