短期电力负荷的智能预测方法研究

摘要：

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPS0)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成SAPSO-BP混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测.经实际算例验证,该混合算法能有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,其收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的短期电力负荷预测精度.

关键词：SAPSO-BP 混合算法、短期电力负荷、神经网络、预测

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-17