基于PSO-DNN的电力系统短期负荷预测模型研究

摘要

为准确有效的预测电力系统负荷值,本文提出了基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化深度神经网络(deep neural network,DNN)的电力系统短期负荷预测模型。DNN通过增加网络的前馈联接,利用多层隐含层对原始输入数据进行多次非线性映射变换,增强各隐层间的信息交换,有效解决传统神经网络易陷入局部极小值等问题。同时利用PSO优化DNN的隐含层结构和权值,通过迭代更新粒子状态确认网络最优参数,提高了模型的预测精度及稳定性。为研究DNN的预测性能,通过实际算例对所提出的预测模型与传统的BP-NN和RBF-NN预测模型进行比较分析。分析结果表明,PSO-DNN预测模型工作日预测误差分别降低了1.16%和1.04%;休息日预测误差分别降低了1.18%和1.07%,预测精度显著提高。该模型具有一定的可行性和实用性。