考虑气象累积效应的IPSO-BP神经网络短期负荷预测算法

• 作者: 刘丽新 张宜忠 张正卫 杨旭东
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 气象累积效应 相似日选取 改进粒子群优化算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 4523字
• 语种: 中文

摘要

气象因素是短期负荷预测中的重要因素,考虑气象累积效应选取相似日作为训练样本,提出基于改进粒子群优化算法的BP神经网络负荷预测方法(IPSO-BP).首先通过相关性分析得出与日负荷相关程度较大的气象因素;在此基础上,采用加权几何距离选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对IPSO-BP神经网络模型进行训练和预测.实际应用结果表明,所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丽新		9	7	1.0	2.0
2	张正卫		1	1	1.0	1.0