基于FOA_Elman神经网络的微网短期负荷预测

• 作者: 尤冬梅 赵敏
• 来源期刊: 智能电网
• 学科: 工学
• 关键词: 微网 负荷预测 FOA算法 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 811-817
• 页数: 7页
• 分类号: TM71
• 字数: 4430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14171/j.2095-5944.sg.2015.09.007

摘要

为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,针对微网负荷基数小、间歇性、随机性大等特点,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化Elman神经网络的微网短期负荷预测模型.考虑到微网负荷受气象因素累计效应的影响,引入人体舒适度指数以降低输入向量维数.为克服常规学习算法收敛速度慢、易陷入局部最优解、编程复杂等缺陷,利用具有全局寻优性能的FOA对Elman神经网络的结构、权值和阈值进行优化,并以国内某微网示范工程项目为例,将FOA_Elman神经网络用于微网短期负荷预测.仿真结果表明,所提出的预测模型优于常规Elman神经网络模型,更具应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尤冬梅	鹤壁汽车工程职业学院电子工程系	10	23	3.0	4.0
2	赵敏	鹤壁汽车工程职业学院电子工程系	25	21	3.0	3.0