摘要:结合粗糙集理论、遗传算法和神经网络的优点,提出了一种新的短期负荷预测方法-基于粗糙集的遗传神经网络负荷预测模型。由于影响短期负荷预测的因素众多,通过粗糙集理论中的属性约简对神经网络的输入进行了筛选,找到与预测量相关性大的影响因素作为输入量,减少了神经网络的工作量。为了解决神经网络自身收敛速度慢和容易陷入局部极小的缺陷,利用具有全局搜索能力强等优点的遗传算法与之相结合。实验证明了该算法在速度和精度上都能得到了提高,此方法在短期负荷预测中是可行性、有效性。
关键词:短期负荷预测 粗糙集 神经网络 遗传算法
单位:华北电力大学电气与电子工程学院 北京102206
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