An adaptive hybrid fractal model for short-term load forecasting in power systems

•Short-term load forecasting (STLF) of power loads involves fractal features, due to complexity of power systems.•Composite linear fractal interpolation function (CLFIF) modeling better captures irregularities and fluctuations of power loads.•Iterative learning (IL) and chimp optimization algorithm...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Electric power systems research Jg. 207; S. 107858
Hauptverfasser:	Li, Xiaolan, Zhou, Jun
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Amsterdam Elsevier B.V 01.06.2022 Elsevier Science Ltd
Schlagworte:	Adaptive Algorithms Chimp optimization algorithm Composite linear fractal interpolation function Electricity distribution Forecasting Fractal models Fractals Interpolation Iterative learning Iterative methods Machine learning Model accuracy Numerical analysis Optimization Optimization algorithms Parameterization Short-term load forecasting Time series Chimp optimization algorithm Adaptive Composite linear fractal interpolation function Short-term load forecasting Iterative learning
ISSN:	0378-7796, 1873-2046
Online-Zugang:	Volltext
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