基于ACO-BP的省級月售電量預測

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摘 要：采用科學有效的預測模型對省級售電量進行高準確度的預測，對于保證省級電網(wǎng)安全穩(wěn)定發(fā)展、社會生產(chǎn)生活平穩(wěn)有序進行以及指導電力企業(yè)開展擴建和檢修等業(yè)務均具有重要意義。針對BP算法容易出現(xiàn)局部最優(yōu)和收斂速度較慢的問題，提出使用改進的蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡初始權重和閾值；根據(jù)某省月售電量歷史數(shù)據(jù)分別采用改進前后的兩個算法進行訓練和預測，對預測結果進行分析，結果表明，改進后的模型能提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡的精確度和穩(wěn)定性，能有效減少網(wǎng)絡的迭代次數(shù)。（剩余6441字）