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基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测
被引量：
4
1
作者
陈杰
高翠云
胡翀
《安徽建筑大学学报》
2016年第1期82-86,共5页
为了解决BP神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题,本文采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化Elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定Elman神经网络结构,利用PSO算法优化网络...
为了解决BP神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题,本文采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化Elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定Elman神经网络结构,利用PSO算法优化网络的权值和阈值,并将优化后的最优个体赋给Elman动态神经网络作为初始权值、阈值进行网络训练,从而建立基于PSO-Elman的电力负荷预测模型。采用某钢厂实测电力数据对该方法和模型进行验证,并与传统的BP、Elman网络模型预测方法进行对比,结果表明该方法和模型在有效缩短网络收敛时间的同时,具备更高的负荷预测精度和稳定性。
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关键词
短期负荷预测
ELMAN神经网络
PSO算法
PSO-Elman神经网络
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题名
基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测
被引量：
4
1
作者
陈杰
高翠云
胡翀
机构
安徽
建筑大学电子与信息工程学院
国网安徽省电力公司电力科学研究院电网技术中心
出处
《安徽建筑大学学报》
2016年第1期82-86,共5页
文摘
为了解决BP神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题,本文采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化Elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定Elman神经网络结构,利用PSO算法优化网络的权值和阈值,并将优化后的最优个体赋给Elman动态神经网络作为初始权值、阈值进行网络训练,从而建立基于PSO-Elman的电力负荷预测模型。采用某钢厂实测电力数据对该方法和模型进行验证,并与传统的BP、Elman网络模型预测方法进行对比,结果表明该方法和模型在有效缩短网络收敛时间的同时,具备更高的负荷预测精度和稳定性。
关键词
短期负荷预测
ELMAN神经网络
PSO算法
PSO-Elman神经网络
Keywords
Short-term load forecasting
Elman neural network
Particle Swarm Optimization algorithm
PSO-Elman neural network
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测
陈杰
高翠云
胡翀
《安徽建筑大学学报》
2016
4
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