基于改进蚁群神经网络的短期负荷预测

• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 蚁群算法 BP神经网络 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 58-61,94
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 3893字
• 语种: 中文

摘要

在传统神经网络负荷预测的基础上,采用蚁群算法优化神经网络的权值,同时再用模糊逻辑对影响负荷的随机因素进行修正,提出了改进的蚁群神经网络算法.对四川某500 kV变电站进行短期负荷预测,结果表明这一算法能获得较高的预测精度,是一种行之有效的短期负荷预测方法.