基于基因表达式编程的电力负荷预测算法

【作者(必填)】[url=]徐云燕[/url];

【文题(必填)】基于基因表达式编程的电力负荷预测算法


【年份(必填)】2012

【全文链接或数据库名称(选填)】
http://www.info1.zj.sgcc.com.cn:8000/kns50/detail.aspx?QueryID=17&CurRec=3

【英文篇名】	Power Load Forecasting Algorithm Based on Gene Expression Programming
【作者】	[url=]徐云燕[/url];
【英文作者】	[url=]XU Yun-yan（International Business Company of State Grid Electric Power Research Institute[/url]; [url=]Nanjing 210003[/url]; [url=]China）[/url];
【作者单位】	[url=]国网电力科学研究院国际业务分公司[/url];
【刊名】	计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2012年 02期   期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【关键词】	[url=]电力负荷[/url]; [url=]基因表达式编程[/url]; [url=]基因[/url]; [url=]适应度函数[/url];
【英文关键词】	[url=]power load[/url]; [url=]gene expression programming[/url]; [url=]gene[/url]; [url=]fitness function[/url];
【摘要】	针对电力负荷预测的特点,本文结合基因表达式编程的思想,设计电力负荷预测基因和适应度函数,在此基础上,提出基于基因表达式编程的电力负荷预测算法(Power Load Forecasting based on Gene Expression Programming,PLF-GEP)。仿真实验表明,PLF-GEP算法的预测精度与实际值之间的误差率最小约1%,大大提高了电力负荷预测的精度。
【英文摘要】	This paper presents a power load forecasting algorithm based on gene expression programming(PLF-GEP),which combines theory of gene expression programming to improve precision of power load forecasting.PLF-GEP designed power load forecasting gene and fitness function for the characteristics of power load forecasting.Simulation experiments show that forecasting precision of PLF-GEP is improved about 99% in contrast with real precision.

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