基于组合模型的短期电力负荷预测研究

摘要

为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种短期电力负荷预测模型.该模型包括蚁群算法优化的BP神经网络模型和灰色理论模型.蚁群算法优化的BP神经网络可以提高BP神经网络预测精度和收敛速度,灰色理论削弱了数据自身的随机性.结合两者优点,根据电力负荷的数据特征和两种子模型的预测误差,得出其在组合模型中所占权重,然后得到基于组合模型的预测值.应用组合模型对河南省某地区进行短期电力负荷预测,结果表明该方法比单个模型预测精度更高,能有效预测短期电力负荷.