基于粒子群算法的BP神经网络电价预测研究

作者：鲁娅楠; 王金梅^*; 孙帆

来源：科技创新与应用, 2018, (28): 15-17.

• BP神经网络
• 粒子群算法
• 优化算法
• 电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统规划和运行的主要内容,而实时电价是影响负荷预测精度的一个重要因素,文章通过分析某电网电价历史数据,结合PSO算法和BP网络优点,提出一种PSO-BP神经网络预测模型,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将电力系统电价的不确定性变为可预测性。Matlab仿真结果表明,PSO-BP神经网络预测模型收敛速度快和预测精度高,可运用到未来实际电价预测当中。