基于DA-RBF模型的微电网负荷预测研究

• 作者: 王蒙 王飞
• 来源期刊: 四川轻化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 预测模型 蜻蜓算法 RBF神经网络 相似日 平均百分比误差
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 42-47
• 页数: 6页
• 分类号: TM743
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2021.01.07

摘要

针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化.利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建出DA-RBF的微电网负荷预测模型..使用夹角余弦法对负荷数据进行夹角余弦的计算从而获得相似日,确定模型的训练集和测试集数据,以此来降低数据本身对模型精度的影响.然后将选择的数据放入模型中进行仿真实验,并选择平均百分比误差(MAPE)来衡量模型精度的高低,将预测结果同DA-BP、CEEMD-RSVPSO-KELM、CPSO-LSSVM及AMPSO-BP作比较,DA-RBF的MAPE均最低,由此证明了DA-RBF在微电网负荷预测上的可行性及优越性.