组合式粒子群神经网络的96点负荷建模的应用

摘要：

粒子群算法是一种新型寻优策略,具有收敛速度快、收敛精度高的优点.提出一种改进粒子群神经网络的负荷预测模型,通过改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,改善神经网络的缺陷,将优化好的BP神经网络对某电力系统进行短期负荷预测.仿真结果表明,该算法收敛速度快,网络性能良好,并具有较强的自适应能力.

关键词：短期负荷预测、BP神经网络、粒子群算法、适应值

分类号：TM714;TP183(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2011-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：27-30