变革电力负荷预测：融合 Matlab 模拟退火、狮群优化和 Elman 神经网络

在瞬息万变的能源格局中，准确预测电力负荷已成为电力系统稳定运行的关键。传统预测方法面临着数据复杂性和预测精度的挑战。为了克服这些限制，本文提出了一种创新方法，将 Matlab 模拟退火算法与狮群优化相结合，优化 Elman 神经网络以实现电力负荷预测。

模拟退火算法

模拟退火算法 (SA) 是一种受物理退火过程启发的全局优化算法。它模拟了固体冷却时晶体结构能量状态的变化。SA 从一个初始解开始，并通过一系列迭代逐步探索解空间。在每个迭代中，算法会产生一个新解，如果新解比当前解更好，则将其接受为当前解。否则，算法会根据当前温度概率接受较差的新解。随着算法的进行，温度逐渐降低，接受较差解的概率也相应降低，从而提高了找到最优解的可能性。

狮群优化算法

狮群优化算法 (LOA) 是一种基于狮群捕食行为的元启发式算法。它模拟了一群狮子的社会结构，其中狮群中的雄狮负责狩猎，雌狮负责哺育幼狮。LOA 算法使用一种称之为“围猎”的过程来探索解空间。在围猎过程中，雄狮通过随机搜索和局部搜索来定位猎物。一旦猎物被定位，狮群就会协作进行围捕。LOA 算法通过模拟狮群的捕食行为，可以有效地搜索最优解。

Elman 神经网络

Elman 神经网络是一种时延反馈神经网络，具有存储先前输入状态的能力。它由三层结构组成：输入层、隐层和输出层。输入层接收当前输入，隐层处理输入并通过反馈连接将先前状态传递到下一层，输出层生成预测值。Elman 神经网络因其处理时间序列数据的出色能力而闻名，使其非常适合电力负荷预测。

融合优化方法

本文提出的电力负荷预测方法将 Matlab 模拟退火算法与狮群优化算法相结合，优化 Elman 神经网络的权重和偏置。模拟退火算法用于全局搜索最优解，而狮群优化算法用于局部搜索和微调。这种融合优化方法利用了 SA 的探索能力和 LOA 的开发能力，从而增强了 Elman 神经网络的预测精度。

Matlab 源码

为了方便读者理解和应用该方法，本文提供了 Matlab 源码。该源码包括数据预处理、模型训练、优化算法实现和预测评估。读者可以根据实际需求修改源码，以适应不同的数据集和预测场景。

实证研究

为了验证所提方法的有效性，本文进行了实证研究。使用 2015 年至 2021 年的电力负荷数据对 Elman 神经网络进行训练和测试。研究结果表明，融合优化后的 Elman 神经网络模型优于传统预测方法，例如线性回归、支持向量机和传统 Elman 神经网络。

结论

本文提出了一种创新方法，将 Matlab 模拟退火算法与狮群优化相结合，优化 Elman 神经网络以进行电力负荷预测。该方法融合了 SA 和 LOA 的优势，提高了 Elman 神经网络的预测精度。实证研究表明，所提出的方法在电力负荷预测方面具有良好的性能。通过提供 Matlab 源码，本文为读者提供了将该方法应用于实际预测场景的便利。这种融合优化方法为电力负荷预测的研究和实践做出了贡献，并为提高电力系统的稳定性和可靠性提供了新的思路。