改进人工免疫网络算法在电力短期负荷预测中的应用

• 作者: 任海军 伍科 周湶 孙才新 张昀 李剑 马小敏
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫网络 短期负荷预测 免疫网络调节 自适应策略 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 33-38
• 分类号: TM731
• 语种: 中文

摘要

针对现有的短期负荷预测方法易陷入局部极值以及预测精度不高等缺陷,文中提出了一种基于改进免疫算法优化BP神经网络的短期智能负荷预测方法.通过利用改进的矢量距优化免疫网络,从而达到优化网络的目的.融入免疫调节原理,引入抗体浓度的概率选择式,采用自适应变化策略重新设计变异算子,利用新的变异尺度设计种群抗体,采用新的神经元适应度函数,并结合免疫网络调节的进化算法进行网络学习.实例分析表明,基于改进免疫网络优化的BP网络短期负荷预测算法比混沌算法优化BP网络算法精度更高,更具实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	李剑	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	118	3009	33.0	48.0
3	周湶	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	55	1883	27.0	42.0
4	任海军	重庆大学软件学院	23	315	10.0	17.0
5	张昀	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	4	202	4.0	4.0
6	马小敏	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	6	199	6.0	6.0