改进粒子群-模糊神经网络提升电力负荷预测精度

该篇论文主要探讨了"基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测"这一主题。研究者针对电力负荷预测精度提升的需求，提出了一种创新的算法，即改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法。这种方法通过改进的粒子群算法对模糊神经网络的参数进行优化，实现了更高效的训练过程。该模型考虑了气象、天气、日期类型等多种影响因素，利用贵州电网的历史数据进行短期负荷预测。 传统的模糊神经网络法、BP神经网络法和粒子群-BP算法以及粒子群-模糊神经网络方法在此基础上得到了改进。与这些传统方法相比，提出的算法在收敛速度和预测精度上表现更优，平均预测负荷的百分比误差能够控制在1.2%以内，这表明其具有很高的预测准确性。这种优化算法有效地解决了神经网络和粒子群优化方法的一些不足，提升了模糊神经网络的泛化能力，从而提高了电网短期负荷预测的精度。 文章的结构涵盖了理论背景、算法设计、实施步骤（包括利用改进粒子群训练模糊神经网络）、模型验证（通过贵州电网数据进行实验）以及结果分析，展示了在实际应用中的优越性能。整个研究不仅提供了实用的电力负荷预测工具，还为其他领域的优化问题提供了新的思路和方法。通过使用这种方法，电力系统可以更有效地进行短期负荷管理，对于能源规划和调度具有重要的实践意义。