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基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法
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作者 郁林兴 李盘荣 华伟东 《智能计算机与应用》 2011年第2X期66-68,91,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 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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