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基于DA-RBF模型的微电网负荷预测研究

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针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化.利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建出DA-RBF的微电网负荷预测模型..使用夹角余弦法对负荷数据进行夹角余弦的计算从而获得相似日,确定模型的训练集和测试集数据,以此来降低数据本身对模型精度的影响.然后将选择的数据放入模型中进行仿真实验,并选择平均百分比误差(MAPE)来衡量模型精度的高低,将预测结果同DA-BP、CEEMD-RSVPSO-KELM、CPSO-LSSVM及AMPSO-BP作比较,DA-RBF的MAPE均最低,由此证明了DA-RBF在微电网负荷预测上的可行性及优越性.
Research on Load Forecast of Microgrid Based on DA-RBF Model

王蒙、王飞

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安徽机电职业技术学院互联网与通信学院,安徽芜湖241000

负荷预测 预测模型 蜻蜓算法 RBF神经网络 相似日 平均百分比误差

安徽省高校自然科学研究重点项目安徽省高等学校质量工程项目

KJ2019A11592018jxtd077

2021

10.11863/j.suse.2021.01.07

四川轻化工大学学报(自然科学版)

四川轻化工大学学报(自然科学版)

ISSN：
年,卷(期)：2021.34(1)
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