DE-GWO-SVR提升电力需求预测精度：以北京市为例

本文主要探讨了基于差分进化（DE）和灰狼优化（GWO）算法的改进支持向量回归（SVR）模型在中长期电力需求预测中的应用。作者张运厚、李婉莹和董福贵针对电力需求预测这一关键问题，结合中国经济发展的多个关键指标，如经济增长水平、城镇化进程、工业化程度、人口规模、产业结构、居民消费水平以及电价等因素，进行了深入的关联性分析，以确定影响电力需求的主要驱动因素。 传统的电力需求预测方法如系统动力学、时间序列分析（如ARIMA）、灰色预测和回归分析虽然有其局限性，特别是在处理复杂动态变化的数据时。为了提升预测精度，文中引入了DE-GWO-SVR模型，这是一种智能预测方法，通过优化SVR模型的参数，能够更好地捕捉非线性和复杂关系。DE算法作为搜索优化工具，其全局寻优特性有助于找到最优参数组合，而GWO算法则以其模仿自然界中灰狼捕猎行为的策略，进一步提高了模型的性能。 选取北京市的电力需求历史数据作为实证案例，作者们对比了传统方法和DE-GWO-SVR模型的预测效果，验证了这种组合优化模型的有效性和预测准确性。结果显示，DE-GWO-SVR模型在应对经济转型期的电力需求预测中表现出了显著优势，对于未来如2021-2025年间的电力需求预测，其预测精度得到了充分证实。 文章最后强调了关键词：电力需求预测、差分进化、灰狼优化算法和支持向量回归，表明了该研究在电力行业中的重要应用价值。此外，文章还提及了相关领域的其他优化算法在电力需求预测中的应用，如粒子群优化、人工鱼群优化和蚁狮优化等，进一步丰富了预测模型的选择和优化策略。 这篇文章的核心内容是介绍了一种新颖的预测模型——DE-GWO-SVR，它通过结合进化优化策略优化SVR模型，提升了中长期电力需求预测的精度，为电力系统的科学规划和运行提供了有力支持。同时，也为其他领域的学者和从业者提供了处理类似预测问题的新思路和技术参考。