【摘 要】
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短期负荷预测作为电力系统管理调度的关键一环,对于电力系统的调度计划来说具有重要参考价值,这一环节有助于掌握电网用户的用电特征,更科学、合理的调度.针对BP神经网络在短期负荷预测应用中存在的初始参数最优解及预测准确度的问题,本文通过公开数据集中某家庭用户的功率及电流信息,并提取具有决定性影响的负荷特征,以降低无关特征带来的预测误差;采用人工鱼群算法中最具代表性的鱼群聚群行为及追尾行为,协助BP神经网络跳出局部最优解,实现对BP神经网络初始参数的寻优化并建立人工鱼群优化BP神经网络预测模型.实验结果表明相较于
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南昆明650500
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短期负荷预测作为电力系统管理调度的关键一环,对于电力系统的调度计划来说具有重要参考价值,这一环节有助于掌握电网用户的用电特征,更科学、合理的调度.针对BP神经网络在短期负荷预测应用中存在的初始参数最优解及预测准确度的问题,本文通过公开数据集中某家庭用户的功率及电流信息,并提取具有决定性影响的负荷特征,以降低无关特征带来的预测误差;采用人工鱼群算法中最具代表性的鱼群聚群行为及追尾行为,协助BP神经网络跳出局部最优解,实现对BP神经网络初始参数的寻优化并建立人工鱼群优化BP神经网络预测模型.实验结果表明相较于模拟退火优化BP神经网络预测模型,该模型在预测准确度及速度方面表现更佳.
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