| 粒子群优化的神经网络模型在短期负荷预测中的应用 |
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| 引用本文： | 陆宁,周建中,何耀耀. 粒子群优化的神经网络模型在短期负荷预测中的应用[J]. 电力系统保护与控制, 2010, 38(12) |
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| 作者姓名： | 陆宁 周建中 何耀耀 |
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| 作者单位： | 1. 华中科技大学水电与数字化工程学院,湖北,武汉,430074;武汉理工大学自动化学院,湖北,武汉,430070
2. 华中科技大学水电与数字化工程学院,湖北,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目，国家自然科学基金重点项目，科技部水利部公益性行业科研专项项目 |
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| 摘 要： | 为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型.粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测.仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性.
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| 关 键 词： | 粒子群优化 神经网络 径向基函数 全局寻优 负荷预测 |
Particle swarm optimization-based neural network model for short-term load forecasting |
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| LU Ning,ZHOU Jian-zhong,HE Yao-yao. Particle swarm optimization-based neural network model for short-term load forecasting[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(12) |
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| Authors: | LU Ning ZHOU Jian-zhong HE Yao-yao |
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