【摘 要】
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为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法（DAACS）,对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法（DAACS-BP）预测模型,综合考虑气象、天气
【机 构】
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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
【基金项目】
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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（2009RKB190）, 西安理工大学优秀博士学位论文和科学研究基金（106-210912 106-210917）
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为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法（DAACS）,对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法（DAACS-BP）预测模型,综合考虑气象、天气、电价、日期类型等影响因素,对四川电网进行短期电力负荷预测。仿真表明,该方法克服了BP神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统短期负荷预测。
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