一种基于进化算法的小波神经元短期负荷预测方法

摘要：

提出了一种新的小波神经元网络(WNN)短期负荷预测方法.小波神经元网络比多层前馈神经网络具有更多自由度和更好的适应性.采用Morlet小波作为激活函数,应用进化算法学习网络的输入和输出之间的非线性关系.为解决小的训练误差并不表现为小的预测误差的问题,提出了一种自学习隶属度分析聚类的训练样本的选择方法.应用2002年某省电网的负荷数据和气象资料建模预测,结果表明本预测模型具有较高的预测精度和运行稳定性,普适性较好.

关键词：小波神经元网络、进化算法、短期负荷预测

所属期刊栏目：25

分类号：TM715;TP183(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2005-03-17（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：1-4