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基于多元宇宙算法改进BP神经网络的短期负荷预测方法

基本信息

申请号 CN202111341603.4 申请日 -
公开（公告）号 CN114048852A 公开（公告）日 2022-02-15
申请公布号 CN114048852A 申请公布日 2022-02-15
分类号 G06N3/08（2006.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;H02J3/00（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 湛涛;张长安;李文波;雒磊;张筱萌;邵美阳;刘娇健 申请（专利权）人 陕西省地方电力（集团）有限公司
代理机构 西安弘理专利事务所 代理人 徐瑶
地址 710075陕西省西安市雁塔区唐延路27号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供了基于多元宇宙算法改进BP神经网络的短期负荷预测方法，该方法可以分成两个模块：BP神经网络模块和多元宇宙算法模块。多元宇宙算法模块通过迭代训练BP神经网络，最小化神经网络在验证集上的误差，迭代优化出一组最优初始权重及阈值；BP神经网络模块通过这一组最优化的初始权重和阈值，在训练集上进行训练，使用训练好的模型对未来短期电力负荷进行预测，从而获得更加准确的预测精度和稳定性。该方法可以有效地提升BP神经网络对于短期电力负荷预测的精确度，降低BP神经网络过拟合的风险，提高模型预测的稳定程度，为精确预测短期电力负荷、保证电网安全稳定和经济效益提供较大帮助。