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应用共识PSO协同Trust-Tech方法的短期负荷预测
被引：11
作者：
张永峰
[1
]
崔凯
[2
]
机构：
[1] 天津大学电气自动化与信息工程学院
[2] 国网北京经济技术研究院
来源：
关键词：
共识粒子群算法;
人工神经网络;
最优结构;
短期负荷预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM715 [电力系统规划];
学科分类号：
摘要：
为了提高短期负荷预测的精度,基于共识粒子群算法协同Trust-Tech技术CPSOATT(consensus-based par-ticle swarm optimization-assisted trust-tech)的全局优化方法,该文提出一种新型神经网络预测器E-Elite。该预测器使用双层构架:底层使用CPSOATT方法设计一组具有不同最优结构的兼顾精度和多样性的子预测器;顶层选择子预测器作为隐含层神经元,设计基于神经网络结构的子预测器组合。顶层神经网络充分利用子预测器多样性和精度方面的性能优势,保证整体E-Elite预测器的高计算性能。最后使用E-Elite预测器对实际电力系统数据实现精确短期负荷预测,比较结果证明了该预测器的正确性和有效性。
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