基于混合改变惯性因子PSO-BP的短期电力负荷预测

• 作者: 杜晓彬 杨跞 王伟 胡土雄 胡弼
• 来源期刊: 宁夏电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 预测模型理论 PDPSO-BP混合算法 PCW DCW 精度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 字数: 5806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3643.2017.06.006

摘要

针对短期电力负荷预测的精度和网络的收敛问题,通过分析BP、PSO固有缺点,采用周期改变惯性因子(PCW)和动态改变惯性因子(DCW)的双策略,同时对传统的流程增加了额外BP局部寻优,编制了基于MATLAB的混合改变惯性因子PSO-BP神经网络算法(PDPSO-BP),并对广东某城市短期负荷进行预测.结果表明,PDPSO-BP有效地改善了BP的泛化能力,PSO的搜索能力,整体加快了网络的收敛速度,提高了预测的精度,保持误差在3％以下,具有良好的预测效果,满足负荷预测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	广东工业大学自动化学院	15	13	2.0	3.0
2	杜晓彬	广东工业大学自动化学院	14	23	2.0	3.0
3	胡弼	广东工业大学自动化学院	10	7	2.0	2.0
4	胡土雄	广东工业大学自动化学院	10	7	2.0	2.0
5	杨跞	广东工业大学自动化学院	6	7	2.0	2.0