基于IAFSA-WNN的短期电力负荷预测

摘要

针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出了一种IAFSA-WNN的短期电力负荷预测模型.通过灰狼优化算法优化人工鱼群算法的聚群和追尾行为,利用改进的人工鱼群算法优化小波神经网络的初始权值和阈值,提高负荷预测模型的预测性能,以24 h电力负荷数据为样本,仿真验证预测短期电力负荷.结果表明,IAFSA-WNN模型预测结果相比小波神经网络模型,平均相对误差降低了1.41％,均方根相对误差降低了1.42％,IAFSA-WNN的负荷预测模型比WNN模型具有更好的预测精度.