【摘 要】
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本文提出了基于GA-PSO-BPNN组合算法的造纸过程短期电力负荷预测模型。模型采用基于遗传和粒子群混合优化算法(GA-PSO)优化反向传播神经网络(BPNN)的权值和阈值,并且能够高准
【机 构】
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华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室; 维达国际控股有限公司;
【基金项目】
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制浆造纸工程国家重点实验室开放基金(201830)
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本文提出了基于GA-PSO-BPNN组合算法的造纸过程短期电力负荷预测模型。模型采用基于遗传和粒子群混合优化算法(GA-PSO)优化反向传播神经网络(BPNN)的权值和阈值,并且能够高准确性的预测造纸过程半小时的用电负荷。为了验证提出模型的有效性,本文通过某造纸企业的真实数据对提出模型进行验证,并利用其他两种混合模型(GABPNN和PSO-BPNN)与提出模型进行比较。结果表明,本文提出的电力负荷预测模型具有较高的精度,其相对误差百分比(MAPE)为1.25%。
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