本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,提出了改進(jìn)的粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化算法.用改進(jìn)的粒子群訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化.建立了基于該優(yōu)化算法的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,綜合考慮氣象、天氣、日期類型等影響負(fù)荷的因素,利用貴州電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè).仿真表明,該方法的收斂速度和預(yù)測(cè)精度優(yōu)于傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,該優(yōu)化算法克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化方法的缺點(diǎn),改善了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,提高了電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度,各日預(yù)測(cè)負(fù)荷的平均百分比誤差可控制在1.2%以內(nèi).該算法可有效用于電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè).
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;青島科技大學(xué)高職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 短期負(fù)荷預(yù)測(cè) MPSO-FNN算法 預(yù)測(cè)精度 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家火炬計(jì)劃基金(07C26213711606) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(SJ08E220) 山東省軟科學(xué)基金(2007RKB188)
【分類號(hào)】：TM715
【正文快照】： 1引言電力負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于電力生產(chǎn)和電網(wǎng)安全運(yùn)行以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)都有著重要意義[l].但由于電力負(fù)荷變化的復(fù)雜性，無(wú)法建立一個(gè)確定的模型來(lái)對(duì)它進(jìn)行精確的預(yù)測(cè)，前人在此領(lǐng)域已取得一定成果12].傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法如時(shí)間序列法、回歸分析法和模式識(shí)別法等都存在各自的缺陷:時(shí)

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本文編號(hào)：385161