基于GA-BP神经网络的短期负荷预测

摘要：

以供热系统为研究对象,针对集中供热热负荷中由于温度因素、随机因素以及建筑本身因素等导致预测精度不高的问题.提出了采用BP神经网络算法来进行预测,它对具有非线性的模型有很好的控制效果,并且可以进行自我学习.但由于BP神经网络的波动较大,比较容易出现局部优化现象,因此在使用BP神经网络的基础上进行改进,将BP神经网络与遗传优化算法相结合,弥补BP神经网络的不足.最后通过仿真实验,结果表明热负荷预测的误差大大减少,预测精度提高,继而实现合理供热.

关键词：BP网络、负荷预测、遗传算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP29(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-07-27（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：66-69