摘要：提出了改进的粒子群优化算法：通过改进初始粒子种群的产生方法,加快其产生速度;在新的粒子种群产生过程中引入自适应步长,可以在该速度梯度方向上找到较优的粒子,进而加速了收敛速度;借鉴遗传算法中的变异操作增加了粒子的多样性,减小了算法陷入局部极值的可能。通过应用实例证明,将改进的粒子群优化算法应用到电力负荷组合预测模型的权重求解是可行的。

关键词：粒子群优化算法 变异 电力负荷 组合预测 

单位：东北农业大学工程学院 黑龙江省哈尔滨市150030 沈阳东方钛业有限公司 辽宁省沈阳市110016