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基于ACO-BP的省级月售电量预测

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采用科学有效的预测模型对省级售电量进行高准确度的预测,对于保证省级电网安全稳定发展、社会生产生活平稳有序进行以及指导电力企业开展扩建和检修等业务均具有重要意义.针对BP算法容易出现局部最优和收敛速度较慢的问题,提出使用改进的蚁群算法优化BP神经网络初始权重和阈值;根据某省月售电量历史数据分别采用改进前后的两个算法进行训练和预测,对预测结果进行分析,结果表明,改进后的模型能提高BP神经网络的精确度和稳定性,能有效减少网络的迭代次数.

杨宇萌

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河海大学能源与电气学院,江苏南京211100

售电量预测 蚁群算法 BP神经网络 电力市场

2022

10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.20.003

机电信息
江苏《机电信息》杂志社有限公司

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影响因子：0.453
ISSN：1671-0797
年,卷(期)：2022.(20)
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