自适应变系数粒子群和径向基神经网络在短期电价预测中的应用

• 作者: 于新花 孟欣 师彪 李娜 李郁侠 闫旺
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电价预测 粒子群优化算法 径向基神经网络 混合优化算法 泛化能力
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 98-106
• 页数: 9页
• 分类号: TM74
• 语种: 中文

摘要

分析了传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优缺点,提出一种自适应变系数粒子群优化算法(adaptive variable coefficients particle swarm optimizer,AVCPSO).该算法与RBF神经网络结合形成自适应变系数粒子群-径向基(AVCPSO-RBF)神经网络混合优化算法.基于此优化算法,建立了短期电价预测模型,并利用贵州电网历史数据进行短期电价预测.仿真计算结果表明,AVCPSO-RBF混合优化算法在短期电价预测中优于传统RBF神经网络法和PSO-RBF神经网络方法,克服了上述2种方法的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,具有输出稳定性好、预测精度高、收敛速度快等特点,使用该方法得到的各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.652RMB/MW·h.