基于粒子群算法优化BP神经网络的电力负荷预测

准确的负荷预测是保证电网平稳运行的重要因素,本文提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络预测模型的方法。该方法引入了粒子群算法这一新型的群智能算法,通过多次迭代进行模型优化,与BP神经网络相结合,消除了后者收敛速度较慢、较易陷入局部极值等缺点。经MATLAB仿真结果验证,该模型具有较高的准确性和稳定性,为电力负荷预测提供了一种实用的方法。