考虑气象累积效应的IPSO-BP神经网络短期负荷预测算法

作者：张宜忠; 杨旭东; 张正卫; 刘丽新

来源：四川电力技术, 2019, 42(03): 1-5.

DOI：10.16527/j.cnki.cn51-1315/tm.2019.03.002

• 短期负荷预测
• 气象累积效应
• 相似日选取
• 改进粒子群优化算法
• BP神经网络

气象因素是短期负荷预测中的重要因素,考虑气象累积效应选取相似日作为训练样本,提出基于改进粒子群优化算法的BP神经网络负荷预测方法(IPSO-BP)。首先通过相关性分析得出与日负荷相关程度较大的气象因素;在此基础上,采用加权几何距离选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对IPSO-BP神经网络模型进行训练和预测。实际应用结果表明,所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。

• 单位
  国网四川雅安电力(集团)股份有限公司