版权所有：内蒙古大学图书馆 技术提供：维普资讯• 智图
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
基于DPSO-BP网络模型的短期电力负荷预测
Short-term Power Load Forecasting Based on DPSO-BP Network Model作者机构：国网商洛供电公司陕西
出 版 物：《大众用电》 (Popular Utilization of Electricity)
年 卷 期：2024年第39卷第12期
页 面：61-62页
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
主 题：低谷负荷 短期电力负荷预测 电力负荷 BP网络模型 电网调度 BP神经网络 高峰负荷 波动特性
摘 要：为应对电力负荷的复杂波动特性,动态粒子群优化(DPSO)算法通过自适应调整BP神经网络参数,克服了传统模型在高峰负荷、低谷负荷和突发负荷变化条件下的精度和稳定性不足的问题。DPSO-BP网络模型在峰谷波动和突发波动情境中的平均预测误差显著降低,收敛速度提升,确保了模型在电网调度中的应用价值。
