考虑气象累积效应的IPSO-BP神经网络短期负荷预测算法 |
| |
引用本文: | 张宜忠,杨旭东,张正卫,刘丽新.考虑气象累积效应的IPSO-BP神经网络短期负荷预测算法[J].四川电力技术,2019,42(3):1-5. |
| |
作者姓名: | 张宜忠 杨旭东 张正卫 刘丽新 |
| |
作者单位: | 国网四川雅安电力(集团)股份有限公司;北京清软创新科技股份有限公司 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51777196); |
| |
摘 要: | 气象因素是短期负荷预测中的重要因素,考虑气象累积效应选取相似日作为训练样本,提出基于改进粒子群优化算法的BP神经网络负荷预测方法(IPSO-BP)。首先通过相关性分析得出与日负荷相关程度较大的气象因素;在此基础上,采用加权几何距离选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对IPSO-BP神经网络模型进行训练和预测。实际应用结果表明,所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。
|
关 键 词: | 短期负荷预测 气象累积效应 相似日选取 改进粒子群优化算法 BP神经网络 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《四川电力技术》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《四川电力技术》下载全文 |
|