基于模拟退火算法优化BP的短期负荷预测控制策略

针对以BP算法为代表的神经网络算法存在预测精度较低及工程实用性不足等问题,利用模拟退火算法最优解设定BP神经网络的初始参数来提升网络的收敛速度与预测精度;为了解决特征维数过多对预测结果的干扰问题,采用主成分分析方法对实际负荷数据进行预处理及特征提取,使用提取的低维特征作为预测模型的输入。实验结果表明,相较于传统的BP神经网络方法,优化后的预测算法提升了健壮性,降低了误差。

Optimizing BP short-term load forecasting based on simulated annealing algorithm