基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型

发布时间：2017-08-12 03:05

  本文关键词：基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型

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【摘要】：为了解决传统BP神经网络对高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点,提出了一种混合小波变换和纵横交叉算法(CSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波变换对负荷样本进行序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用纵横交叉算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能掌握冲击毛刺的变化规律,有效提高含大量冲击负荷地区的负荷预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;
【关键词】： 小波变换 神经网络 纵横交叉算法 高频分量 负荷预测
【分类号】：TM715;TP183
【正文快照】： 0引言电力系统负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,其预测精度直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量[1-2]。由于负荷本身的不确定性和复杂性,还没有一种方法能够完全解决预测中面临的问题。其中,BP神经网络[3]由于网络结构、算法相对简单,可以实现从输入到输

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本文编号：659437