基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

摘要

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷.提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法--人工免疫算法.该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行选择,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点.应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果.