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| 基于GA-BP神经网络的微电网短期负荷预测 | |
| 作者姓名： | 苏磊 |
| 作者单位： | 南京国电南自电网自动化有限公司 |
| 摘 要： | 针对微电网负荷功率的不确定性,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络模型GA-BP,能够快速、有效地建立非线性输入与输出之间的关系,对微电网短期负荷进行预测.通过对遗传算法优化的BP神经网络和传统BP神经网络分别建立微电网负荷预测模型,对某地区的微电网短期负荷进行MATLAB仿真和计算,对2种模型的未来24h短期负荷预测进行比较,验证了2种预测方法的有效性和可行性.由仿真结果可知,采用遗传算法优化的BP神经网络预测的平均相对误差为3.23％,相较于传统的BP神经网络拥有更好的预测精度. |
| 关 键 词： | 微电网 短期负荷预测 神经网络 遗传算法 |
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