基于核主成分分析（KPCA）的BP神经网络短期负荷预测

资 源 简 介

基于核主成分分析（KPCA）的BP神经网络短期负荷预测

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网调度和能源管理的关键环节。针对传统BP神经网络在负荷预测中容易陷入局部最优、对高维非线性数据建模能力不足的问题，提出结合核主成分分析(KPCA)的改进方法。

核主成分分析作为非线性特征提取技术，通过核函数将原始数据映射到高维特征空间，再进行主成分分析。这种方法能有效挖掘负荷数据中的非线性特征，相比传统PCA更适用于电力负荷这类复杂时序数据。KPCA处理后的特征维度降低，同时保留了关键信息，为后续神经网络建模奠定了良好基础。

在模型构建阶段，采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。遗传算法通过模拟自然选择过程，全局搜索最优解空间，避免了BP神经网络梯度下降法容易陷入局部最优的缺陷。优化后的BP网络再对KPCA提取的特征进行训练，最终形成KPCA-GA-BP混合预测模型。

实验表明，该方法相比单一BP神经网络具有三大优势：首先，KPCA处理后的特征提高了模型对非线性关系的捕捉能力；其次，遗传算法优化显著提升了模型收敛速度和预测精度；最后，特征降维减少了计算复杂度，使模型更适合实际工程应用。这种组合方法为短期负荷预测提供了新的技术思路，特别适合处理含有复杂非线性特征的电力数据。