引入电价与负荷相关系数的PSO-BP神经网络电价预测模型

• 作者: 李娜 李郁侠 杨亚刚 王丽霞
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力市场 电价预测 相关系数 PSO-BP神经网络模型
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 219-222
• 页数: 4页
• 分类号: TM133
• 语种: 中文

摘要

为了解决现有BP神经网络电价预测模型中由于非关联输入样本过多而影响学习效率、导致预测精度降低的问题,在分析电价与负荷相关性的基础上,提出了采用电价与负荷相关系数作为判断是否将负荷引入模型条件的新方法,并将相关系数引入PSO-BP神经网络电价预测模型,以降低模型非关联输入样本数,提高预测精度采用我国四川电力市场资料进行仿真计算,证明该方法具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李郁侠		73	798	15.0	25.0
2	王丽霞		7	26	3.0	5.0
3	李娜		30	316	8.0	17.0
4	杨亚刚		5	14	2.0	3.0