基于一种混合算法模型的短期电力负荷预测  被引量:3

Short-Term Load Forecasting Based on a Hybrid Algorithm Model

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作  者:尹新[1] 周野[1] 何怡刚[1] 文娟[1] 

机构地区:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082

出  处:《计算机仿真》2010年第10期255-258,共4页Computer Simulation

基  金:国家高技术研究发展计划(863)(2006AA04A104);国家自然科学基金项目(50677014;60876022);高等学校博士学科点专项科研基金(20060532002);湖南省科技计划项目(06JJ2024;2008GK2022)资助的课题

摘  要:研究电网管理,进行电力负荷预测,为了保证系统的安全性,提出一种新颖的混合算法预测模型,是在粒子群优化算法的基础上引入模拟退火算法的思想形成一种混合算法,再结合模糊神经网络而成的一种预测模型。可有效地避免了传统的模糊神经网络收敛慢且容易陷入局部最小的缺点,也有助于克服标准粒子群优化算法训练模糊神经网络出现的早熟现象。通过对某市一天的电力系统进行短期负荷预测的仿真,并对BP算法、遗传算法、标准粒子群优化算法的模型进行了比较,仿真结果表明,改进预测模型的优越性和有效性。In this paper,a new hybrid algorithm prediction model is promoted.It is a hybrid arithmetic which bases on particle swarm optimization and contains the idea of simulated annealing.In addition Fuzzy Neural Networks also is included in this model.That is to say,it is a prediction model.This model not only avoid the disadvantage in common neural networks which converges too slow and gets into partial optimization easy but also get over the shortcoming in standard particle swarm optimization training fuzzy neural networks which gets the network precocious.To test the advantage and validity of this model,by taking one day's number in our country certain city of power system,in this paper the short-term load forecasting is imitated by the model.Also the models which use BP algorithm,GA and standard PSO algorithm respectively are compared with the model in this paper.

关 键 词:粒子群优化 模拟退火算法 电力系统 短期负荷预测 

分 类 号:TM715[电气工程—电力系统及自动化]

 

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