人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

• 作者: 张国立 马建伟
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工鱼群算法 神经网络 短期负荷预测 电力系统
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2005.11.008

摘要

短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响.人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力.文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测.对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国立		36	725	12.0	26.0
2	马建伟		5	188	3.0	5.0