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期刊论文
基于改进蚁群神经网络的短期负荷预测
基于改进蚁群神经网络的短期负荷预测
来源 :四川电力技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bbandd
【摘 要】
:
在传统神经网络负荷预测的基础上,采用蚁群算法优化神经网络的权值,同时再用模糊逻辑对影响负荷的随机因素进行修正,提出了改进的蚁群神经网络算法。对四川某500kV变电站进行短
【作 者】
:
周曲
邱晓燕
【机 构】
:
四川大学电气信息学院
【出 处】
:
四川电力技术
【发表日期】
:
2009年5期
【关键词】
:
短期负荷预测
蚁群算法
BP神经网络
模糊逻辑
short -term load forecasting
ant colony algorithm
BP n
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在传统神经网络负荷预测的基础上,采用蚁群算法优化神经网络的权值,同时再用模糊逻辑对影响负荷的随机因素进行修正,提出了改进的蚁群神经网络算法。对四川某500kV变电站进行短期负荷预测,结果表明这一算法能获得较高的预测精度,是一种行之有效的短期负荷预测方法。
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