【摘 要】
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提出了一种基于量子行为粒子群优化算法和混沌神经网络相结合的电力系统负荷预测方法。根据粒子群的量子行为特征,采用全同粒子系更新粒子的位置,改善传统的粒子群算法精度低
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川电力职业技术学院
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提出了一种基于量子行为粒子群优化算法和混沌神经网络相结合的电力系统负荷预测方法。根据粒子群的量子行为特征,采用全同粒子系更新粒子的位置,改善传统的粒子群算法精度低、易发散、收敛速度慢等缺点。利用粒子群优化算法优化出混沌神经网络的权值和阈值,克服混沌神经网络参数确定难度大、速度慢的缺点。然后利用得到的权值和阈值,通过改进粒子群优化算法-混沌神经网络模型,得到预测日的相应时刻负荷值。最后通过实际应用,证明该方法有较高的预测精度和较好的准确性,具备一定的实际应用价值。
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