基于SGOA神经网络的短期负荷预测

短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响。针对多极值问题,首次提出了一种体现大融合思想的共享式全局寻优算法,将几种全局寻优算法有机组合,使它们共享优化信息,协同寻优,从而形成最丰富的寻优机制,达到最强的全局寻优能力。并且为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度,提出了将SGOA算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法,用SGOA算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行BP算法。在构建网络模型时,同时也考虑到了气候、温度等因素的影响,对它们进行模糊化处理后作为网络的输入。仿真结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较高的精度和实时性。