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PSO-BP神经网络在短期负荷预测中的应用研究

田晓  颜勇  
【摘要】:电力系统短期负荷预测是电力系统日常运行中的一项重要工作,但大多数基于人工神经网络的负荷预测是采用BP或改进的BP算法,它有诸如训练速度慢、容易陷入局部最小点等缺点。本文应用基于粒子群优化算法(Ps0)的神经网络模型,结合山东德州电网历史负荷数据对其进行了测试验证。结果表明,与传统的BP神经网络相比,本文所建立的基于粒子群优化算法的神经网络预测模型能提高预测精度,其预测性能明显优于基于神经网络的负荷预测,具有很好的非线性映射能力,有进一步开发并应用于实际在线预测的良好前景。

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