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基于改进遗传算法的BP神经网络短期电力负荷预测
基于改进遗传算法的BP神经网络短期电力负荷预测
作者:
王帅哲
王永奇
王金梅
马文涛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遗传算法
模拟退火算法
BP神经网络
短期负荷预测
摘要:
有效且准确的短期电力负荷预测有助于工业生产的预报评估和发电成本的降低.针对传统的遗传算法优化的BP神经网络局部寻优能力不足, 预测精度不高的缺陷, 提出模拟退火算法改进的遗传算法, 来优化BP神经网络的初始权值阈值, 建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型对实际短期电力负荷数据进行预测.通过MATLAB仿真研究表明, 改进后的预测模型比改进前的预测模型预测精度更高, 对短期负荷预测更有实用价值.
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光伏阵列
功率预测
遗传算法
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文献信息
篇名
基于改进遗传算法的BP神经网络短期电力负荷预测
来源期刊
国外电子测量技术
学科
工学
关键词
遗传算法
模拟退火算法
BP神经网络
短期负荷预测
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
理论与方法
研究方向
页码范围
15-18
页数
4页
分类号
TN957.52+9|TP183
字数
语种
中文
DOI
10.19652/j.cnki.femt.1801103
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王金梅
67
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10.0
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2
马文涛
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3
王帅哲
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王永奇
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节点文献
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模拟退火算法
BP神经网络
短期负荷预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
国外电子测量技术
主办单位:
北京方略信息科技有限公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-8978
CN:
11-2268/TN
开本:
大16开
出版地:
北京东城区北河沿大街79号2楼
邮发代号:
82-141
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
5838
总下载数(次)
16
总被引数(次)
30622
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