基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测

• 作者: 夏新运 张淑芳 田丽 蒋慧
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 PSO-BP混合算法 短期负荷 预测
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 40-41,53
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TM714
• 字数: 2752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2009.02.014

摘要

将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群-神经网络(PSO-BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型.运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丽	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	105	450	10.0	14.0
2	张淑芳	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	3	26	3.0	3.0
3	夏新运	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	6	28	3.0	5.0
4	蒋慧	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	4	20	3.0	4.0