基于改进混沌搜索的AMPSO-BP短期负荷预测

• 作者: 刘晓悦 马伟宁 魏宇册
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 短期负荷 混沌搜索 模糊聚类 灰色关联分析 自适应变异粒子群优化
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 189-192
• 页数: 4页
• 分类号: TM743
• 语种: 中文

摘要

为了精准预测微电网短期负荷,采用模糊聚类方法选择相似日粗集,用灰色关联分析法选取相似日,并针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出基于混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立AMPSO-BP神经网络短期负荷预测模型.对收集的电网数据进行试验仿真结果显示,所提方法有很高的预测精度和稳定性,在实际中有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓悦	华北理工大学电气工程学院	44	73	5.0	7.0
2	魏宇册	华北理工大学电气工程学院	3	0	0.0	0.0
3	马伟宁	华北理工大学电气工程学院	3	6	1.0	2.0