科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对城市配电网负荷非线性、易受多种因素影响的特点,提出一种基于灰色关联分析(GRA,Grey Relational Analysis)和改进天牛须搜索算法优化的BP网络(IBAS-BP,Improved Beetle Antennae Search-Back Propagation)的短期负荷预测模型。本文首先通过灰色关联分析选取了与待测日特征高度相关的相似日样本,然后改进了标准天牛须搜索算法参数的更新策略,并将其运用于BP网络参数的寻优过程。最后,对某市2018年夏季网供负荷数据进行实验表明,相对于传统BP神经网络,该组合方法能有效提高负荷预测精度。
- 单位
