【2016电工杯A题资料】人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

详 情 说 明

人工鱼群神经网络是一种将生物智能算法与传统神经网络相结合的创新方法，在电力系统短期负荷预测领域展现出独特优势。该方法的核心思想来源于自然界鱼群的觅食行为，通过模拟鱼群的随机游动、聚群行为和追尾行为来优化神经网络参数。

在电力负荷预测场景中，该方法首先构建标准的三层前馈神经网络结构。与传统反向传播算法不同，人工鱼群算法通过群体智能机制来寻找最优的权重和偏置参数组合。每条人工鱼代表一组可能的网络参数解，通过评估当前位置的食物浓度（即预测误差函数值）来决定移动策略。

这种混合算法相比传统训练方式具有三大突出特点：一是能有效跳出局部最优解，提高预测精度；二是对初始参数选择不敏感，鲁棒性强；三是适用于处理电力负荷数据中存在的非线性和不确定性特征。实验数据表明，该方法在日负荷曲线预测中平均绝对百分比误差可控制在3%以内，特别适合处理节假日等特殊日子的负荷波动。

值得注意的是，算法实施时需要合理设置鱼群规模、视野范围和拥挤度因子等关键参数，这些参数会直接影响算法的收敛速度和预测性能。实际应用中常采用试错法或结合其他优化算法进行参数调优。