基于GA-PSO算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、隨著電力市場(chǎng)的不斷發(fā)展,電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作成為電力系統(tǒng)管理部門(mén)的一項(xiàng)重要工作。準(zhǔn)確地進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)可以更好地制定電網(wǎng)規(guī)劃方案以及發(fā)電機(jī)組的檢修計(jì)劃,可以更加合理地安排電網(wǎng)的運(yùn)行方式。對(duì)于提高電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益、保持電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行、保障人們?nèi)粘Ｉ畹挠行蜻M(jìn)行具有重要的意義。
　　本文首先介紹了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究背景、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及研究意義,并且敘述了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本理論;其次,對(duì)現(xiàn)代預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介

2、紹,介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,研究了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法步驟及其優(yōu)缺點(diǎn),分析了遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的特點(diǎn)以及基本原理;再次,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了設(shè)計(jì),主要是輸入層和輸出層的設(shè)計(jì)、隱含層的設(shè)計(jì)以及轉(zhuǎn)移函數(shù)的確定;最后,分別采用遺傳算法(GA)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)以及本文所提出的GA-PSO算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,分別建立了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型