【2016电工杯A题资料】 基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】 基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网调度和运行管理的关键环节，其准确性直接影响到电力系统的经济性和安全性。传统的负荷预测方法往往难以应对电力负荷的非线性和时变性特点。本文将介绍一种结合遗传算法与神经网络的混合预测方法，通过智能优化提升预测精度。

在预测模型构建方面，神经网络因其强大的非线性拟合能力成为理想选择。但普通神经网络存在初始权值敏感、易陷入局部最优的缺陷。遗传算法的引入可有效改善这一问题：通过模拟生物进化机制，对神经网络的初始权值和阈值进行全局优化搜索。具体实现时，需要设计合适的适应度函数（通常采用预测误差指标），并建立二进制编码的染色体结构。

负荷预测的特征工程也是重要环节。除历史负荷数据外，还需考虑温度、日期类型等外部因素。这些特征需要进行归一化处理，并作为神经网络的输入维度。通过遗传算法优化的神经网络能够自动学习各影响因素与负荷值之间的复杂映射关系。

实验表明，相比单一神经网络模型，这种混合方法在预测精度和稳定性上都有显著提升。遗传算法的全局搜索特性有效避免了网络陷入局部最优，而神经网络的自我学习能力则保证了模型对负荷变化规律的持续适应。该方法的不足之处在于算法复杂度较高，在实际应用中需要权衡计算时间和预测精度的关系。