蚁群灰色神经网络组合模型在电力负荷预测中的应用

摘要：

灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性.当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数造成的,为此引入向量,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型.实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值.

关键词：负荷预测、GM(1,1)、蚁群算法、BP神经网络、蚁群灰色模型

所属期刊栏目：37

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2009-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：48-52