【摘要】：為了準(zhǔn)確、快速、高效地預(yù)測(cè)電網(wǎng)短期負(fù)荷,提出了改進(jìn)的粒子群算法(MPSO),并與BP算法相結(jié)合,形成改進(jìn)的粒子群—BP(MPSO-BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,用此算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化,得到了基于MPSO-BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。綜合考慮氣象、天氣、日期類型等影響負(fù)荷的因素,進(jìn)行電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。算例分析表明,與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比,該方法改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,預(yù)測(cè)精度高,收斂速度快,對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷具有良好的預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:In order to predict the short-term load accurately, quickly and efficiently, an improved particle swarm optimization (MPSO),) algorithm is proposed and combined with the BP algorithm to form an improved particle swarm optimization-BP (MPSO-BP) neural network algorithm, which is used to train the neural network. The parameter optimization of neural network is realized, and the neural network model based on MPSO-BP algorithm is obtained. Comprehensive consideration of weather, date type and other factors affecting the load, power grid short-term load forecasting. The numerical example shows that compared with the traditional BP neural network method and PSO-BP neural network method, this method improves the generalization ability of BP neural network, has high prediction precision and convergence speed, and has a good forecasting ability for short-term load of power system.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;青島科技大學(xué)高職技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家火炬計(jì)劃創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(07C26213711606) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(SJ08E220) 山東省軟科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2007RKB188)
【分類號(hào)】：TM715;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2460228