研究背景
随着社会经济的发展和能源消费的不断增加，电力系统负荷预测成为电力行业中的重要研究方向。负荷预测的准确性和高效性对于电力系统运行的稳定性和经济性起着至关重要的作用。传统的负荷预测方法包括时间序列分析法、回归分析法和网络分析法等，但这些方法在面对复杂多变的负荷数据时，预测精度和鲁棒性有待提高。近年来，随着机器学习技术的快速发展，特别是集成学习和优化算法的兴起，为负荷预测提供了新的研究方向和应用方法。
蚁狮优化算法（Ant Lion Optimization, ALO）是一种模拟蚁狮捕猎蚂蚁的狩猎机制以实现全局寻优的优化算法。它通过引入蚂蚁的随机游走机制实现全局搜索，并通过轮盘赌策略和精英策略保证种群的多样性和算法的寻优性。而极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）以其快速、高效的训练速度和良好的泛化性能，在负荷预测领域展现出巨大潜力。然而，ELM对噪声敏感且容易陷入局部最优解，因此，结合鲁棒极限学习机（Robust Extreme Learning Machine, RELM）和Adaboost集成学习算法，可以进一步提高负荷预测的准确性和鲁棒性。
研究内容
本研究旨在提出一种基于蚁狮优化算法（ALO）优化集成学习结合鲁棒极限学习机（RELM）-Adaboost的负荷数据回归预测算法。具体研究内容包括：
蚁狮优化算法（ALO）的研究与实现：研究蚁狮优化算法的基本原理和实现方法，包括蚂蚁的随机游走机制、轮盘赌策略和精英策略等。
鲁棒极限学习机（RELM）的研究与实现：研究极限学习机（ELM）的基本原理和存在的问题，提出鲁棒极限学习机（RELM）以提高算法的鲁棒性。
Adaboost集成学习算法的研究与实现：研究Adaboost集成学习算法的基本原理和实现方法，包括弱分类器的训练、样本权重的更新和强分类器的构建等。
基于ALO优化集成学习结合RELM-Adaboost的负荷数据回归预测算法：将蚁狮优化算法用于优化RELM-Adaboost模型的参数，实现负荷数据的回归预测。
实验验证与性能评估：使用实际负荷数据集进行实验验证，评估所提算法在负荷预测中的准确性和鲁棒性。
程序设计
程序设计部分主要包括以下几个步骤：
数据预处理：对采集到的原始负荷数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和归一化等。
蚁狮优化算法（ALO）的实现：实现蚁狮优化算法，用于优化RELM-Adaboost模型的参数。
鲁棒极限学习机（RELM）与Adaboost的实现：实现鲁棒极限学习机和Adaboost集成学习算法，构建RELM-Adaboost模型。
模型训练与预测：使用蚁狮优化算法优化后的参数训练RELM-Adaboost模型，并使用训练好的模型进行负荷数据的回归预测。
结果评估：计算预测结果的准确性指标（如均方误差MSE、平均绝对误差MAE等），评估所提算法的性能。
程序设计将使用Matlab编程语言实现，Matlab提供了丰富的数学和统计函数库，以及强大的数据处理和可视化工具，非常适合进行算法研究和实验验证。同时，Matlab也支持集成学习和优化算法的实现，可以方便地构建和训练RELM-Adaboost模型，并进行参数优化和性能评估。