一种基于改进长鼻浣熊算法的电力负荷最优值预测方法

一种基于改进长鼻浣熊算法的电力负荷最优值预测方法。现有技术难以解决高维负荷预测建模中面临的种群收敛退化、易陷入局部最优以及全局搜索性能不足的问题；本发明为分别构建电力负荷预测模型和电力负荷预测误差目标函数后，通过长鼻浣熊算法对电力负荷预测模型和电力负荷预测误差目标函数进行处理得到处于最大迭代次数下的最优负荷预测值的过程；依据改进长鼻浣熊算法对电力负荷预测误差目标函数进行初始化处理，计算得到目标函数中所有个体的适应度值，从所有个体的适应度值中确定并保留当前最优个体参数后，二次利用改进长鼻浣熊算法对最优个体参数进行更新处理，对应确定最优个体位置后对最优个体参数进行迭代次数的判定过程。