基于改进GWO-GM(1,1)模型的直流充电桩在线计量误差预测方法研究

作     者：陈平 周娟 吴名功 CHEN Ping;ZHOU Juan;WU Minggong

作者机构：中国计量大学质量与安全工程学院浙江杭州310018 安徽省计量科学研究院安徽合肥230051 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2024年第47卷第5期

页      面：112-117页

学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

基　　金：国家重点研发计划项目基金(2021YFF0601102) 

主　　题：充电桩 工作误差 灰色预测 在线计量 模型融合 灰狼算法 

摘      要：针对传统灰色理论预测精度不高和基本的灰狼算法容易陷入局部最优的情况,提出改进的灰狼算法与灰色理论融合的直流充电桩在线计量误差预测模型。首先,通过差分变异策略进行向量合成,引入非线性变异概率k,增强前期全局搜索能力,平衡灰狼算法的全局和局部搜索能力,避免陷入局部最优的问题;然后,将改进的算法应用于GM(1,1)模型,通过多次迭代寻找适应度值最好的一组灰狼位置,寻找到最优背景值对灰色模型进行优化,进一步提高模型的预测精度;最后,将改进前与改进后的验证模型进行对比,改进的灰色预测模型相较于基础的灰色模型均方误差与平均绝对误差分别降低了70.7%和27.2%,验证了所提方法的有效性。