基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

发布时间：2017-05-22 08:50

  本文关键词：基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.
【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院;青岛科技大学高职业技术学院;
【关键词】： 短期负荷预测 MPSO-FNN算法 预测精度 模糊神经网络
【基金】：国家火炬计划基金(07C26213711606) 陕西省自然科学基础研究计划(SJ08E220) 山东省软科学基金(2007RKB188)
【分类号】：TM715
【正文快照】： 1引言电力负荷的准确预测对于电力生产和电网安全运行以及国民经济都有着重要意义[l].但由于电力负荷变化的复杂性，无法建立一个确定的模型来对它进行精确的预测，前人在此领域已取得一定成果12].传统的预测方法如时间序列法、回归分析法和模式识别法等都存在各自的缺陷:时

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本文编号：385161