变参数QPSO算法优化神经网络的短期电力负荷预测

为了提高电力负荷预测精度,提出了一种变参数量子粒子群(VPQPSO)算法优化RBF神经网络的短期负荷预测模型(VPQPSO-RBFNN)。首先利用电力负荷的混沌性,对短期负荷时间序列进行相空间重构;然后采用变参数QPSO算法优化RBF神经网络参数对重构后的短期负荷时间序列进行学习,建立短期电力负荷最优预测模型;最后采用对某地区短期电力负荷进行预测。VPQPSO-RBFNN可以准确描述复杂多变的电力负荷变化趋势,提高了电力负荷的预测精度,仿真结果验证了VPQPSO-RBFNN可以用于电力系统负荷预测。