模糊聚类+BOA-SVR：提升电力系统分时段短期负荷预测精度

随着智能电网技术的飞速发展，电力系统的运营规模和复杂性日益增长，对电力负荷预测的精度需求也在不断提升。针对这一挑战，本文提出了一种创新的预测方法——基于模糊C均值聚类（fuzzy C-means clustering, FCM）与动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法（bat optimizationalgorithm, BOA）优化的支持向量回归（support vector regression, SVR）分时段精细化短期负荷预测模型。 FCM首先被用于历史数据的聚类，通过评估聚类效果并确定适当的聚类数目，这种方法有助于识别负荷数据中的模式和趋势。接着，预测日的样本被分为多个类别，并建立了考虑了不同时段气象因素影响的分时段SVR预测模型。这一步骤旨在捕捉不同时间点负荷的特性及其与环境变量的关联。 为了进一步提高预测性能，BOA被引入优化过程。动态自适应权重策略使得算法能够根据预测精度实时调整参数的重要性，确保模型的优化效果。而柯西分布的逆累积分布函数（inverse cumulative distribution function, ICDF）则提供了更广泛的搜索空间，增加了找到全局最优参数的可能性。 通过对比实验，研究者将所提方法与未优化的SVR模型和采用粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法优化的模型进行了比较。结果显示，新方法在预测精度上显著优于传统方法，对不同类型日的预测准确率达到了96%以上，显示出良好的实用性和有效性。这意味着，通过集成模糊聚类和BOA-SVR技术，可以实现电力负荷的高效、精确预测，为智能电网的调度和管理提供有力支持。 总结来说，这篇文章探讨了一种创新的电力负荷预测策略，通过FMC-BOA-SVR的结合，实现了分时段的精细化预测，提升了预测精度，特别是在应对复杂多变的环境条件下。这种方法有望推动智能电网的发展，提高电力系统的稳定性和可靠性。