基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测

• 作者: 李玲纯 田丽
• 来源期刊: 安徽工程科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 短期负荷 预测
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TM714
• 字数: 3052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2009.03.016

摘要

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.

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	李玲纯	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	6	35	3.0	5.0