引用本文: | 田书,刘团结,胡艳丽.基于QPSO_RBF的电力系统短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2008,36(18):6-9,46.[点击复制] |
.[J].Power System Protection and Control,2008,36(18):6-9,46[点击复制] |
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摘要: |
针对径向基函数(RBF)网络在电力系统短期负荷预测中存在的问题,提出一种量子粒子群优化(QPSO)算法训练RBF网络的方法,在确定网络隐含层节点个数后,将RBF网络各个参数编码成学习算法中的粒子个体进行优化,由此可在全局空间中搜索最优适应值的参数。用优化后的网络进行负荷预测,结果表明,该方法与传统的负荷预测方法相比,减少了训练时间并提高了预测精度,具有较好的应用前景。 |
关键词: 电力系统 负荷预测 径向基函数 量子粒子群算法 |
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2008.18.002 |
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基金项目:河南省教育厅自然科学基金资助(130025) |
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