基于交变粒子群BP网络的电力系统短期负荷预测

摘要：

短期负荷预测是电力系统正常运行的关键环节,合理的发电计划依靠准确的负荷预测,因此提出交变粒子群算法来优化BP网络模型以预测电力短期负荷.针对依靠先前的经验来确定BP神经网络的权值缺少理论依据的问题,采用交变粒子算法优化BP神经网络权值,以减少通过神经网络预测模型求解电力短期负荷预测带来的误差.实验证明,经过优化的BP神经网络预测模型比传统的BP神经网络预测模型的误差更小,更加接近实际电力负荷.

关键词：粒子群算法、BP神经网络、短期负荷、交叉操作

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：133-135,165