首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测
引用本文:田丽,夏新运,蒋慧,张淑芳.基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测[J].自动化与仪器仪表,2009(2):40-41.
作者姓名:田丽  夏新运  蒋慧  张淑芳
作者单位:安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖,241000
摘    要:将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群一神经网络(PSO—BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。

关 键 词:粒子群  PSO-BP混合算法  短期负荷  预测

The short-term electrical load forecasting based on PSO-RP hybrid algorithm
Abstract:In this paper, a mixed PSO-BP algorithm is formed, which is the combination of PSO and BP neural network. Then, a shortterm load forecasting model involving various influencing factors is built. The short-term load forecasting of power system is performed using the mixed PSO-BP algorithm and BP algodthm. The simulation results indicate that this method has favorably high predicting precision.
Keywords:PSO  Mixed PSO-BP algorithm  Short-term load  Forecasting
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号