遗传算法优化的BP网络在电力系统负荷预测中的应用

电力负荷预测是决定电力系统输送稳定性的关键因素,首先对电力负荷预测的原理及方法做了简要分析。在此基础上,为了提高电力负荷系统的预测精度,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)短期负荷预测方法。通过与单一的BPNN模型对比,GA-BPNN模型不仅可以避免算法陷入局部极值,还可进一步提高电力负荷预测的精准度,证明了GA-BPNN模型的优越性。