基于遗传算法的WNN在电力负荷短期预测中的应用.pdfVIP

学兔兔 基于遗传算法的WNN在电力负荷短期预测中的应用 郭玉坤，等 基于遗传算法的WN N在电力负荷短期预测中的应用 郭玉坤 ，王忠红 ( 河西学院 甘肃张掖，7 34 O0O) ( 张掖市第二中学 甘肃张掖，7 34 0 0 0) 摘 要：提出将小波神经网络和遗传算法相结合，用于电力系统短期负荷预测的新方法。具体是充分利用遗 传算法的优越性，对小波神经网络的权值进行优化，然后利用优化得到的权值，对原始数据进行W N N训练。通过仿 真，该种方法比传统利用神经网络进行负荷预测具有更高的精度。 关键词：遗传算法；小波神经网络；优化；电力系统负荷预测 Abstract：Itisproposedanewmethodforusing Short-termloadforecastinginpower system,itcombinedWaveletNeuralNetworks and Genetic algofithrn．Specifically take advantage of the superiority of genetic algorithm，optimize the weights of Wavelet Neural Network,andthenusetheoptimizeweights；traintheoriginaldatausingWaveletNeuralNetwork．Through simulation，this methodhas higheraccuracythan traditionalloadforecastingusingneuralnetworks．Thisworkis supportedbyDepartmentofEducationofGansu Province Keywords：Genetic algorithm；Waveletneuralnetwork；Optimize；Power systemloadforecasting 中图分类号：TP1 83 文献标识码：B 文章编号：1 001-9227(201 2)04-01 1 8-03 0 引 言 的初始平移、伸缩参数以及网络的其他权值，解决网络初 电力系统短期负荷预测是指以年以内并以月为单位 值问题，再用小波神经网络进行快速的局部寻优。应用在 的负荷预测，还可以是以周、天、小时为单位的负荷预测， 电力系统负荷预测中，通过某一地区的数据，通过仿真， 它是制定发电计划和输电方案的主要依据，对合理安排机 证明了该方法的有效性。 组启停、确定燃料供应计划、进行能量交易等具有重要意 义，是电力系统经济调度的重要组成部分。随着电力系统 1 小波神经网络预测模型 市场化的不断深入，短期负荷预测在电力系统中显得更加 1．1 小坡神经网络 重要。今年来，随着经济的快速发展，我国经常处于“电 近十年来，小波分析及其应用得到了较快的发展，并 荒”的被动情况，为了更好地利用电能，必须做好电力负 在很多领域里有重要的应用，它涉及面广、影响之深远、 荷的短期预报工作。负荷预报的误差将导致运行和生产费 发展之迅速是空前的，它所取得的成就令人瞩目 。随着 用的剧增，因此，精确的预报就成了电力工作者和其他科 小波理论的日益成熟和完善，许多学者将小波理论运用到 技人员致力解决的问题。 人工神经网络，从而提出了小波神经网络