摘要：提出一种并行膜计算（Parallel Membrane Computing，PMC）的电力负荷短期组合预测方法。将线性回归模型、趋势外推模型、改进灰色模型和粒子群优化参数的支持向量机分别放入膜系统的基本膜中，同时并行预测，然后把预测结果输出到表层膜。在表层膜中组合得出最终预测值，组合优化以各种方法预测结果的几何平均数与加权组合结果之差的平方值最小为目标函数，并采用改进粒子群算法分时段优化出权重系数。此外，在进行预测前对历史数据进行了改进滑动平均处理，并采用系统聚类法选出计算输入的历史数据。并行膜计算可以极大地提高组合预测速度，以多种方法预测结果的几何平均数代替真实值确立组合预测模型的目标函数更具实用性。最后，仿真结果验证了所提方法的合理性和有效性。

关键词：组合预测 系统聚类 改进粒子群算法 几何平均数 

单位：国网山东省电力公司聊城供电公司; 山东聊城252000; 流体及动力机械教育部重点实验室(西华大学); 四川成都610039