人工蜂群算法

人工蜂群算法十BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

摘要:為確保電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性,短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)已成為常態(tài)化工作。而隨著電網(wǎng)形態(tài)的多元化、電力負(fù)荷的迅猛增長(zhǎng),電力供應(yīng)緊張局面越發(fā)嚴(yán)峻,這就使得電力公司不但要面臨技術(shù)上的挑戰(zhàn),還要面對(duì)經(jīng)濟(jì)上的壓力。在進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí),經(jīng)常使用到的人工智能算法有很多,如支持向量法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及模糊預(yù)測(cè)法等,但這些電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法均存在一定不足,如自適應(yīng)能力較差、尋優(yōu)時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)精度效果不佳等。為彌補(bǔ)這些不足,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上融合人工蜂群算法,并對(duì)這種算法模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可行性進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果肯定了人工蜂群算法＋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可行性,該模型具有較好的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)度。