基于PSO-BP神经网络的短期负载预测方法

简介：
本研究提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络的方法，用于改进电力系统的短期负荷预测精度。通过PSO优化BP神经网络权重和阈值，提高了模型的学习效率及泛化能力，为电网调度提供了更准确的决策依据。 本段落提出了一种短期负荷预测算法，旨在解决对未来能耗周期内能源使用的预测问题。首先介绍了短期负荷的特点，并分析了其运行规律；然后采用零相滤波器对原始的负荷曲线进行预处理以去除奇异点。接下来，文中阐述了BP神经网络的基本结构，并针对该模型容易陷入局部极小值的问题，采用了PSO算法来确定训练初始权值。在此基础上，设计了一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测方法，包括预滤波、建立训练样本集、设计输入/输出模式以及确定神经网络结构等步骤。最后，在上海市武宁科技园区电科商务大厦进行实验验证，结果显示与传统BP神经网络相比，采用PSO-BP算法能够获得更高的精度，并且预测值和实际负荷之间的平均绝对误差更小。