基于遗传模拟退火算法改进BP神经网络的中长期电力负荷预测

摘要

针对目前中长期负荷预测方法中存在过拟合、预测精度和效率较低等问题,本文提出一种基于遗传模拟退火算法(GSA)改进BP神经网络的中长期电力负荷预测模型,即BP-GSA模型.首先建立标准三层神经网络,即输入层、隐藏层和输出层,选择国民生产总值、第二产业生产总值、市区常驻人口及月平均温度四个影响因子作为输入变量,月度负荷为输出变量.其次利用遗传模拟退火算法不断修正网络节点连接权值,以最优适应度为标准,确定最优网络节点连接权值分布.最后,代入权值最优解,通过训练样本数据,获取最小方均差预测模型.分别应用本文提出的BP-GSA模型及其他四种传统方法,对某市2020年月度负荷进行预测.误差分析表明,BP-GSA模型预测精度最高.随后将BP-GSA模型分别应用于不同年份的月度负荷预测,预测结果表明其误差稳定,证明了模型的鲁棒性.