论文摘要
有效且准确的短期电力负荷预测有助于工业生产的预报评估和发电成本的降低。针对传统的遗传算法优化的BP神经网络局部寻优能力不足,预测精度不高的缺陷,提出模拟退火算法改进的遗传算法,来优化BP神经网络的初始权值阈值,建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型对实际短期电力负荷数据进行预测。通过MATLAB仿真研究表明,改进后的预测模型比改进前的预测模型预测精度更高,对短期负荷预测更有实用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王帅哲,王金梅,王永奇,马文涛
关键词: 遗传算法,模拟退火算法,神经网络,短期负荷预测
来源: 国外电子测量技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(51167015)
分类号: TP18;TM715
DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801103
页码: 15-18
总页数: 4
文件大小: 253K
下载量: 581
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