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基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测
基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测
摘要：
随着电力负荷需求的逐渐增长，对电力负荷的准确预测成为电力系统运行和规划的重要问题。本论文提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）算法和BP神经网络的短期电力负荷预测方法。在该方法中，首先使用PSO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，然后利用BP神经网络对电力负荷进行预测。为了进一步提高预测精度，我们改进了PSO算法的速度更新策略，引入了惯性权重和自适应学习因子，以加速算法的收敛速度和减小预测误差。实验结果表明，与传统的BP神经网络和PSO-BP神经网络相比，所提出的方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度。
关键词：电力负荷预测，粒子群优化，BP神经网络，改进PSO
1.引言
随着经济的发展和人民生活水平的提高，电力负荷需求快速增长，准确预测电力负荷成为电力系统运行和规划的重要问题。准确的电力负荷预测能够帮助电力系统管理者做出合理的调度和决策，从而提高电力系统的安全性和经济性。
2.相关工作
在电力负荷预测领域，已经有许多方法被提出和应用。传统的时间序列方法，如回归分析、指数平滑法和ARIMA模型等，受限于其假设和特定的模型结构，往往不能准确地预测非线性和动态变化的电力负荷。为了解决这个问题，人们开始应用神经网络在电力负荷预测中。BP神经网络是一种常用的神经网络模型，其具有强大的学习和逼近能力，能够通过对历史数据的学习和训练来预测未来的电力负荷。然而，传统的BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优、收敛速度慢等。
3.方法
为了提高短期电力负荷预测的精度和效率，本论文提出了一种基于改进PSO-BP神经网络的方法。该方法首先使用PSO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以得到更好的初始化结果。然后，使用改进的PSO算法对网络的权重和阈值进行更新。具体来说，我们引入了惯性权重和自适应学习因子，以加速算法的收敛速度和减小预测误差。在更新权重和阈值时，采用了局部搜索和全局搜索相结合的方式，既能够快速找到局部最优解，又能够保证算法的全局搜索能力。
4.实验结果
为了验证所提出方法的有效性，我们在某电力系统的历史电力负荷数据上进行了实验。实验结果表明，与传统的BP神经网络和PSO-BP神经网络相比，所提出的方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度。预测误差明显下降，预测结果更加准确和稳定。
5.结论
本论文提出了一种基于改进PSO-BP神经网络的短期电力负荷预测方法。该方法通过优化BP神经网络的初始权重和阈值，并改进PSO算法的速度更新策略，能够提高预测精度和收敛速度。实验结果表明，所提出的方法在短期电力负荷预测中具有更好的性能和应用潜力。
参考文献：
[1]彭鹏,陈红伟,姚宏伟,等.基于BP神经网络的电力短期负荷预测方法[J].设施系统工程与管理,2011,6(1):55-59.
[2]LiuXL,YaoXP.ImprovedPSO-BPAlgorithmBasedonInertiaWeightandAdaptiveLearningCoefficient[J].ComputerengineeringandApplications,2012,48(21):162-165.