改进人工蜂群优化神经网络的短期负荷预测

简介

准确的短期负荷预测能够减少发电机组停机备用和旋转备用,其预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益。针对BP神经网络初值敏感、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进人工蜂群算法优化BP神经网络的负荷预测方法。首先融合负荷数据与温度、湿度等天气数据并进行高斯滤波处理,再采用搜索位置更新实现人工蜂群算法的改进,利用其算法完成BP网络权值和阈值的优化,最后建立用于短期负荷预测的优化模型,并通过实例进行仿真验证。结果表明该改进预测模型与传统BP算法相比预测精度及收敛速度均有大幅提高,具备工程实用价值。