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⛄ 内容介绍
电力系统中每小时负荷具有波动性,为了提高短期电力负荷预测的精度,本文提出基于改进ANN神经网络的预测模型,此模型应用布谷鸟优化算法对ANN神经网络中的参数进行优化后,再对数据进行预测。通过电力负荷数据的分析,与传统的ARIMA模型相比较,提出的改进模型能够很好地提高预测精度。
⛄ 部分代码
function cost = ANN_Cost(POP)
global input output numOfNeurons NumofInputs
cost = zeros(size(POP,1),1);
for ipop = 1:size(POP,1)
pop = POP(ipop,:);
W = pop(1:(NumofInputs+1)*numOfNeurons);
U = pop((NumofInputs+1)*numOfNeurons+1 : end);
z1 = tansig(input*W(1)+W(4));
z2 = tansig(input*W(2)+W(5));
z3 = tansig(input*W(3)+W(6));
z4 = 1; % bias
ANN_output = z1*U(1) + z2*U(2) + z3*U(3) + z4*U(4);
cost(ipop) = sum( ( (output - ANN_output).^2 ) )./ sum(output.^2) * 100;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]张艺馨. 基于布谷鸟优化算法的电力负荷预测优化模型[J]. 经营管理者, 2015(3):2.
[2]邓亚平, 段建东, 贾颢,等. 基于布谷鸟算法优化独立循环神经网络深度学习的超短期风电功率预测[J]. 电网与清洁能源, 2021(037-009).
