[发明专利]一种基于樽海鞘群和BP神经网络的电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202210187824.9 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114548350A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 孙全;孙渊 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08;G06Q50/06;H02J3/00 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于樽海鞘群和BP神经网络的电力负荷预测方法，解决了目前预测算法、方法精度不高的问题，其技术方案要点是通过获取完整原始数据，并进行预处理，再构建并确定BP神经网络的结构、学习效率、目标精度和训练次数，确定樽海鞘群算法的种群规模、迭代次数、搜索空间的上下界和动态权重，依据BP神经网络参数的个数确定樽海鞘群的维数，然后参照建立的BP神经网络模型，随机生成樽海鞘群，通过樽海鞘群算法的不断迭代，得出最优参数组合，将其作为BP神经网络的初始值，最后运行BP神经网络进行预测，本发明的一种基于樽海鞘群和BP神经网络的电力负荷预测方法，能更加科学、可靠的实现短期预测，保障电力系统安全稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 海鞘 bp 神经网络 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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