基于GA-BP神经网络的电力系统负荷预测研究

作者：周杰; 张矿伟; 金龙奎

来源：科技创新与生产力, 2019, (10): 61-67.

• 电力系统
• 负荷预测
• BP神经网络
• 遗传算法
• GA-BP

针对常用BP神经网络算法进行电力系统负荷预测时容易陷入局部最优的缺点,建立一个基于GA-BP神经网络的电力系统负荷预测模型。将负荷数据、最高温度和最低温度作为输入变量,电力系统负荷数据作为输出变量,对某小区一个季度的负荷数据进行仿真分析。经实验验证,在GA-BP电力系统负荷预测模型下的电力系统负荷预测的平均误差比BP神经网络算法负荷预测的平均误差降低了3.4%,因此采用GA-BP神经网络进行电力系统负荷预测具有可行性和有效性,可以提高电力系统负荷预测的精度。

• 单位
  玉溪师范学院; 电子工程学院