基于粒子群BP神经网络的短期电力负荷预测

• 作者: 吕丰 杨恒 王勇 陈帅 黄亮亮
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 BP神经网络 负荷预测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 电力工程
• 页码范围: 131-135
• 页数: 5页
• 分类号: TM715.1|TP183
• 字数: 3564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2014.02.008

摘要

电力负荷预测通常采用神经网络方法,该方法训练时间较长,并且由于负荷受到气象因素影响,该算法预测的精度不是很高.为了克服当前存在的问题,采用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,归一化处理气象因素,利用神经网络预测短期电力负荷.实验结果表明,该方法比单纯BP神经网络预测具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	上海电力学院电气工程学院	67	322	10.0	14.0
2	黄亮亮	上海电力学院电气工程学院	5	20	3.0	4.0
3	杨恒	上海电力学院电气工程学院	8	42	4.0	6.0
4	陈帅	上海电力学院电气工程学院	8	42	4.0	6.0
5	吕丰	金山供电公司电力调度控制中心	1	4	1.0	1.0