[发明专利]基于调整PSO惯性权重的母线短期负荷预测方法及装置

摘要

本发明提出了一种基于调整PSO惯性权重的母线短期负荷预测方法及装置，包括：S100：构建用于预测母线短期负荷的BP神经网络，初始化BP神经网络的参数，初始化PSO算法的惯性权重；S200：将母线侧的历史数据作为训练集输入BP神经网络，基于惯性权重对PSO算法中的粒子进行迭代寻优，迭代结束后根据寻优结果更新BP神经网络的参数；S300：评价更新参数后的BP神经网络的输出结果，若评价结果超过预设阈值，调整惯性权重，基于调整后的惯性权重重复S200；S400：若评价结果符合预设条件，将母线侧的实时数据输入更新参数后的BP神经网络，得到母线短期负荷的预测结果。结合BP神经网络的训练效果对惯性权重进行合理的优化，提高了BP神经网络的预测精度。