售電量預(yù)測(cè)

基于ACO-BP的省級(jí)月售電量預(yù)測(cè)

摘要:采用科學(xué)有效的預(yù)測(cè)模型對(duì)省級(jí)售電量進(jìn)行高準(zhǔn)確度的預(yù)測(cè),對(duì)于保證省級(jí)電網(wǎng)安全穩(wěn)定發(fā)展、社會(huì)生產(chǎn)生活平穩(wěn)有序進(jìn)行以及指導(dǎo)電力企業(yè)開(kāi)展擴(kuò)建和檢修等業(yè)務(wù)均具有重要意義。針對(duì)BP算法容易出現(xiàn)局部最優(yōu)和收斂速度較慢的問(wèn)題,提出使用改進(jìn)的蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重和閾值:根據(jù)某省月售電量歷史數(shù)據(jù)分別采用改進(jìn)前后的兩個(gè)算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè),對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析,結(jié)果表明,改進(jìn)后的模型能提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精確度和穩(wěn)定性,能有效減少網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)。