基于粒子群算法优化BP神经网络的电力负荷预测

摘要

准确的负荷预测是保证电网平稳运行的重要因素，本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化BP神经网络预测模型的方法。该方法引入了粒子群算法这一新型的群智能算法，通过多次迭代进行模型优化，与BP神经网络相结合，消除了后者收敛速度较慢、较易陷入局部极值等缺点。经MATLAB仿真结果验证，该模型具有较高的准确性和稳定性，为电力负荷预测提供了一种实用的方法。

关键词

粒子群算法 / BP神经网络 / 负荷预测 / 模型优化