基于RBF神经网络采用混合粒子群优化的电力负荷短期预测

摘要：

根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统的短期负荷,采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数,在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,训练时间减少,而精度和适应性却提高。

关键词： 电力负荷预测 径向基神经网络 混合粒子群优化算法 梯度下降法

作者: 刘伟 王科俊 姚杰

作者单位: 哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001 大庆油田有限责任公司,第二采油厂,黑龙江,大庆,163459

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国智能自动化会议

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 875-880

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）