基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测
Short-term Load Forecasting of BA-BP Neural Network Based on Improved Grey Relational Analysis作者机构：华北理工大学电气工程学院
出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)
年 卷 期：2020年第20卷第1期
页 面：223-227页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金：国家自然科学基金(51574102) 国家自然科学基金(51474086)
主 题：负荷预测 模糊聚类 灰色关联分析法 蝙蝠算法 相似日
摘 要：针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。
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