基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

摘要：

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型.采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型.以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值.

关键词：负荷预测、模糊聚类、灰色关联分析法、蝙蝠算法、相似日

所属期刊栏目：20

分类号：TM743(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-04-29（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：223-227