10.3321/j.issn:1000-3673.2001.01.012
遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
为了克服传统BP神经网络中存在的一些缺陷,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,作者通过将遗传算法与神经网络结合,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测。方法的思路是:首先,利用遗传算法有指导地计算神经网络隐层节点数,从而确定一个较合理的神经网络结构;其次,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一优秀的初始权值,克服初始权值选取的盲目性;最后,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来,利用改进的BP算法进行电力系统短期负荷预测。仿真计算表明该方法达到了提高预测精度和改善网络性能的要求。
遗传神经网络、短期负荷预测、BP神经网络
25
TM734(输配电工程、电力网及电力系统)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
49-53