【摘 要】
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提出了基于粒子群优化算法—Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型的联想和泛化推理能力,保证负荷预测的精度
【机 构】
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青岛供电公司,青岛大学自动化工程学院
【基金项目】
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山东电力集团公司科学技术项目(2010A-41)
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提出了基于粒子群优化算法—Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型的联想和泛化推理能力,保证负荷预测的精度。采用粒子群优化算法对Elman神经网络进行学习训练,可充分利用粒子群优化算法的全局寻优性能,克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。通过对地区电网负荷系统的实例仿真证实了所提出方法的有效性,获得了较满意的预测精度,平均绝对误差和最大相对误差分别达到1.988%和4.673%。为该模型用于实际工程取得了有效的进展。
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