苏磊.基于GA-BP神经网络的微电网短期负荷预测[J].电工技术,2023(12):152-154
基于GA-BP神经网络的微电网短期负荷预测
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.12.042
中文关键词:  微电网  短期负荷预测  神经网络  遗传算法
英文关键词:
基金项目:
作者单位
苏磊 南京国电南自电网自动化有限公司 
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中文摘要:
      针对微电网负荷功率的不确定性,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络模型GA-BP,能够快速、有 效地建立非线性输入与输出之间的关系,对微电网短期负荷进行预测.通过对遗传算法优化的BP神经网络和传统BP 神经网络分别建立微电网负荷预测模型,对某地区的微电网短期负荷进行MATLAB仿真和计算,对2种模型的未来 24h短期负荷预测进行比较,验证了2种预测方法的有效性和可行性.由仿真结果可知,采用遗传算法优化的BP神 经网络预测的平均相对误差为3.23％,相较于传统的BP神经网络拥有更好的预测精度.
英文摘要:
      
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