论文摘要
相似日的准确选取是精准预测短期负荷关键,提出了一种模糊灰色聚类方法选取相似日.神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完短期负荷预测.但是常用的神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点.为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)优化BP神经网络参数.最后利用唐山市电网数据通过Matlab进行仿真,实验结果显示,所提的负荷预测方法有更好的预测准确性和稳定性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘晓悦,孙海鹤
关键词: 负荷预测,神经网络,模糊灰色聚类,自适应变异粒子群优化
来源: 微电子学与计算机 2019年05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: 华北理工大学电气工程学院
基金: 国家自然科学基金(51574102,51474086)
分类号: TM715;TP183
DOI: 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2019.05.015
页码: 70-75
总页数: 6
文件大小: 191K
下载量: 235
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标签：负荷预测论文; 神经网络论文; 模糊灰色聚类论文; 自适应变异粒子群优化论文;