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基于改進粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負荷預(yù)測

發(fā)布時間:2017-05-22 08:50

  本文關(guān)鍵詞:基于改進粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負荷預(yù)測,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:為了提高短期電力負荷預(yù)測精度,提出了改進的粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化算法.用改進的粒子群訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化.建立了基于該優(yōu)化算法的短期負荷預(yù)測模型,綜合考慮氣象、天氣、日期類型等影響負荷的因素,利用貴州電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進行短期負荷預(yù)測.仿真表明,該方法的收斂速度和預(yù)測精度優(yōu)于傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,該優(yōu)化算法克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化方法的缺點,改善了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,提高了電網(wǎng)短期負荷預(yù)測的精度,各日預(yù)測負荷的平均百分比誤差可控制在1.2%以內(nèi).該算法可有效用于電力系統(tǒng)的短期負荷預(yù)測.
【作者單位】: 西安理工大學水利水電學院;青島科技大學高職業(yè)技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】短期負荷預(yù)測 MPSO-FNN算法 預(yù)測精度 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】:國家火炬計劃基金(07C26213711606) 陜西省自然科學基礎(chǔ)研究計劃(SJ08E220) 山東省軟科學基金(2007RKB188)
【分類號】:TM715
【正文快照】: 1引言電力負荷的準確預(yù)測對于電力生產(chǎn)和電網(wǎng)安全運行以及國民經(jīng)濟都有著重要意義[l].但由于電力負荷變化的復(fù)雜性,無法建立一個確定的模型來對它進行精確的預(yù)測,前人在此領(lǐng)域已取得一定成果12].傳統(tǒng)的預(yù)測方法如時間序列法、回歸分析法和模式識別法等都存在各自的缺陷:時

【參考文獻】

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【共引文獻】

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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【二級參考文獻】

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【相似文獻】

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7 王小波;劉德強;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負荷預(yù)測的研究[J];電力學報;2011年04期

8 王奔;冷北雪;張喜海;單纕

本文編號:385161


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