PSO-BP的短期电力负荷预测

周莉; 张珂

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应对短期电力负荷预测需求的提高,本文提出了一种BP神经网络的粒子群优化方法(PSO-BP算法)。通过对某地区短期负荷样本开展预处理,构建了基于PSO-BP的电力负荷预测模型。由实验结果可知,PSO-BP模型预测收敛速度快,精密度有一定的提高,运行时间缩短。1背景社会不断发展,用电量在增加,需求也在提高。为有效降低"发输变配"等过程损耗,要制定准确的发电计划并合理调度。在我们制定计划和提出方案时,准确的负荷预测能为其提供合理的参考依据。

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来源
《电子世界》 |2021年第23期|126-128|共3页
作者
周莉; 张珂;
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作者单位

安徽理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类输配电工程、电力网及电力系统;
关键词
短期电力负荷预测; 发电计划; 电力负荷预测模型; 短期负荷; BP神经网络; 合理调度; 粒子群优化方法; 模型预测;

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