一种超短期电力负荷预测方法和系统

本申请提供了一种超短期电力负荷预测方法，该方法包括获取历史电力负荷数据，划分训练集，并对训练集进行归一化处理；设置预测模型KELM的输入为预测日期前七天的负荷数据；设置IWOA算法种群个数及迭代次数，以及KELM参数C和γ的上下限；对种群进行随机初始化，产生KELM的参数初始解；判断IWOA算法的当前迭代次数t是否达到最大迭代次数Tmax；在满足t<Tmax的前提下，计算个体的目标函数值，并记录当前的最优目标函数值；对鲸鱼个体位置进行更新，并记录更新位置；输出IWOA算法运算结果，得到KELM的优化参数C和γ；以优化参数C和γ作为KELM的配置参数，根据输入数据，得到电力负荷预测结果。本申请能够对电力负荷预测模型KELM的参数进行优化，使得该模型在不同变电站负荷数据集下能够进行更加精确的预测。