基于改进神经网络的电力系统中长期负荷预测研究  

作　　者：周涛[1] 

机构地区：[1]江苏海事职业技术学院

出　　处：《电气应用》2013年第4期26-29,共4页Electrotechnical Application

摘　　要：研究一种快速准确地预测电力系统中长期负荷的神经网络模型。提出一种基于PSo-BP的改进型神经网络模型的电力系统中长期负荷预测方法。对输入变量进行主成分分析，使用PS0对BP神经网络的权值与阈值初始化，克服全局搜索能力差的弱点。实践证明，这种方法能快速准确地对电力系统中长期负荷进行预测，实验效果明显提高。

关 键 词：负荷预测 PSO-BP 主成份分析 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]