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题名一种改进果蝇算法优化神经网络短期负荷预测模型
被引量：24
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作者
王亚琴
王耀力
王力波
常青
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机构
太原理工大学信息与工程学院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2018年第22期13-18,24,共7页
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基金
全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目(2016-ZX-095)
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文摘
针对基本BP神经网络用于电力负荷短期预测时存在预测精度较低等问题,提出一种改进的直连BP神经网络初始连接权值果蝇优化算法(IFOA),用于优化负荷预测模型。首先,采用在BP神经网络中加入从输入到输出连接的网络(BPNN-DIOC,直连BP神经网络)构建负荷预测模型,以减少隐含层所需的神经元个数,降低网络在训练过程中调整的参数个数,提高负荷预测精度。此外,由于BP算法随机初始化网络参数使得算法收敛速度慢、容易陷入局部极值,提出一种改进的果蝇优化算法(IFOA)用于优化神经网络的初始连接权值和阈值,以实现全局优化。然后,综合IFOA和BPNN-DIOC,构建了基于IFOA优化的BPNN-DIOC负荷预测模型。最后,文中以AEMO中新南威尔士州2015年9月份的数据为例进行了仿真验证,IFOA-BPNN-DIOC模型的预测平均绝对误差百分比为0. 635 7%,均方根误差为0. 011 8,并将该结果与文中其它模型的负荷预测结果进行比较。结果表明,文中负荷预测模型是一种更加有效的短期负荷预测方法。
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关键词
BP神经网络
改进果蝇优化算法
输入到输出连接
负荷预测模型
预测精度
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Keywords
BP neural network
improved fruit fly optimization algorithm
input to output connection
load forecasting model
prediction accuracy
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分类号
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
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