蚁群神经网络用于农村电力短期负荷预测

• 作者: 师春祥 张文静 段庆 王晶
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 蚁群算法 神经网络 短期负荷预测 农村电网
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 环境与能源动力工程
• 页码范围: 176-179,184
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|S24
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2008.10.054

摘要

为了进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能,实现准确与快速预测农村电力系统负荷的目的,将蚁群算法(ACA)作为BP神经网络的学习算法,构造了一种蚁群神经网络(ACAN)预测模型.对某农村地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于蚁群神经网络的负荷预测方法与传统的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	段庆	中央司法警官学院教务处	34	31	3.0	4.0
2	师春祥	河北农业大学现代教育技术中心	20	24	4.0	4.0
3	张文静	河北农业大学信息科学与技术学院	26	87	5.0	7.0
4	王晶	中央司法警官学院信息管理系	19	57	5.0	6.0