粒子群优化小波神经网络的功率预测研究

摘要

电力系统的复杂化及可再生能源的集成增加，对电力系统运行中的功率预测技术提出了更高的要求.准确的功率预测对于电力系统的稳定运行、优化发电计划以及减少运营成本非常关键.为应对这一挑战，本文设计了一种将改进后的小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)算法相结合的混合模型，有效提升了功率预测的精度与效率.小波神经网络的优势在于其能够处理非线性和非平稳时间序列数据，而粒子群优化则通过其全局搜索能力优化网络参数，从而避免局部最优问题，加速训练过程，改进的Gaussian小波函数增强了模型的多尺度能力.实验结果表明，相比于小波神经网络预测模型，改进后的PSO-WNN模型在预测精度和收敛速度方面均有显著的提升.

关键词

粒子群优化 / 小波神经网络 / 功率预测