基于改进粒子群算法优化BP神经网络的建安地区短期电力负荷预测  

作　　者：苗琪若 

机构地区：[1]河南理工大学,河南焦作454000 [2]国网河南省电力公司许昌市建安供电公司,河南许昌461100

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2023年第9期59-64,共6页

摘　　要：针对建安地区短期负荷预测精确较差的问题,本文利用优化的神经网络算法对建安地区负荷进行预测。首先简单介绍研究背景,对建安地区短期负荷特性进行分析,确定引起负荷预测误差的主要因素。其次,搭建了基于L-M算法改进的BP神经网络的短期负荷预测模型,利用历史负荷数据对模型进行检验。针对模型精确度较差、训练步数较多等缺陷,采用粒子群算法对模型进行改进,建立了基于粒子群算优化的BP神经网络负荷预测模型,加快网络收敛速度,改善了预测效果。

关 键 词：短期电力负荷 预测 BP神经网络优化 L-M算法 粒子群 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]