10.3969/j.issn.2095-2163.2011.04.016
基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法
电力系统的短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济的供电.针对负荷预测方法的多样性,在小波神经网络用于负荷预测的基础上,提出基于量子粒子群优化算法( QPSO)优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正.某电网负荷的拟合数据表明QPSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也比较高.
量子粒子群优化算法、小波神经网络、模糊理论、电力系统、短期负荷预测
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TP13(自动化基础理论)
2012-03-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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66-68,91