【摘 要】
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为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,针对微网负荷基数小、间歇性、随机性大等特点,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点资助项目(14A470004)
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为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,针对微网负荷基数小、间歇性、随机性大等特点,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)优化Elman神经网络的微网短期负荷预测模型。考虑到微网负荷受气象因素累计效应的影响,引入人体舒适度指数以降低输入向量维数。为克服常规学习算法收敛速度慢、易陷入局部最优解、编程复杂等缺陷,利用具有全局寻优性能的FOA对Elman神经网络的结构、权值和阈值进行优化,并以国内某微网示范工程项目为例,将FOA_Elman神经网络用于微网短期负荷预测。仿真结果表明,所提出的预测模型优于常规Elman神经网络模型,更具应用价值。
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