审稿意见
一、总体评价
《基于MGWO_BP神经网络的短期发电量预测》一文提出了一种利用改进的灰狼优化算法（MGWO）来优化BP神经网络的方法，旨在提高短期发电量预测的精度和泛化能力。文章选题新颖，研究内容具有实际应用价值，实验设计合理，数据分析详实，结论明确。整体上，该文章符合《智慧电力》期刊的投稿要求，能够为智能电网和能源管理领域的研究提供有价值的参考。

二、具体意见
标题与摘要
标题：标题准确概括了文章的研究内容和主要创新点，即利用MGWO算法优化BP神经网络进行短期发电量预测。
摘要：摘要部分简明扼要地介绍了研究背景、方法、主要结果和结论，但建议进一步突出MGWO算法在优化BP神经网络中的具体作用和优势，以吸引更多读者的兴趣。
引言部分
研究背景：引言部分详细介绍了电力需求预测的重要性以及现有预测方法的局限性，为文章的研究提供了充分的理论依据。
文献综述：对国内外相关研究进行了较为全面的综述，指出了现有研究的不足，并明确了文章的研究目标和贡献。但建议增加对灰狼优化算法（GWO）及其改进版本（如MGWO）在相关领域应用现状的介绍，以突出本研究的创新点。
方法部分
灰狼优化算法（GWO）：详细介绍了GWO算法的基本原理和流程，但建议增加对MGWO算法改进点的详细描述，包括非线性收敛因子和莱维飞行动态区间策略的具体实现方式和优势。
MGWO_BP神经网络模型：详细描述了MGWO算法如何优化BP神经网络的初始权值和阈值，以及整个预测模型的构建流程。但建议增加对模型性能评价指标（如MAE、RMSE等）的详细介绍，以便读者更好地理解模型的预测效果。
实验部分
数据集：采用了UCI数据库中的燃气-蒸汽联合循环机数据集进行实验，数据集的选择具有代表性。但建议增加对数据集来源、规模和特征变量的详细介绍。
实验设计：实验设计合理，包括数据预处理、模型训练和测试等步骤。但建议增加对模型参数选择（如隐含层节点数、学习率等）的详细说明和依据。
结果分析：通过图表详细展示了不同模型（BP、GWO_BP、MGWO_BP）的预测结果和性能指标，分析深入。但建议增加对不同模型预测结果差异性的统计显著性检验（如t检验），以提高结论的可信度。
讨论部分
模型性能：对MGWO_BP模型的预测性能进行了深入分析，并与BP和GWO_BP模型进行了对比。但建议增加对模型在不同时间尺度（如小时、天、周）上的预测性能评估，以验证模型的适用性和稳定性。
模型局限性：虽然文章对MGWO_BP模型的性能进行了全面评估，但建议作者指出模型的局限性和未来改进方向，如如何处理非线性、非平稳的电力需求数据等。
结论部分
主要结论：结论部分总结了文章的主要研究成果和创新点，但建议进一步强调MGWO算法在优化BP神经网络中的具体作用和优势。
实际应用：提出了MGWO_BP模型在智能电网和能源管理领域的潜在应用前景。但建议结合当前电力行业的发展趋势和需求，对模型的实际应用价值进行更深入的探讨。
语言表达与格式规范
语言表达：文章语言表达清晰、准确，但部分段落略显冗长，建议适当精简以提高可读性。
格式规范：文章格式规范，符合期刊的投稿要求。但建议对图表和参考文献进行更细致的排版和校对，以确保文章的整体美观性和准确性。
三、修改建议
突出创新点：在摘要和引言部分进一步突出MGWO算法在优化BP神经网络中的具体作用和优势，以及该算法在提高短期发电量预测精度和泛化能力方面的创新点。
增加详细描述：对MGWO算法的改进点、模型参数选择依据、数据集来源和特征变量等进行更详细的描述和说明。
增加统计显著性检验：对不同模型预测结果的差异性进行统计显著性检验，以提高结论的可信度。
探讨模型局限性：指出模型的局限性和未来改进方向，以便读者更全面地了解模型的应用范围和潜力。
精简语言表达：适当精简部分段落的语言表述，提高文章的可读性。
细致排版校对：对图表和参考文献进行更细致的排版和校对，以确保文章的整体美观性和准确性。
综上所述，《基于MGWO_BP神经网络的短期发电量预测》一文具有较高的学术价值和应用前景。建议作者在修改过程中充分考虑审稿意见，进一步完善文章内容，以更好地符合《智慧电力》期刊的发表要求。