RBF用于电力负荷预测

资 源 简 介

RBF用于电力负荷预测

详 情 说 明

在电力系统运行和管理中，准确预测短期电力负荷对于保证电网稳定性和经济性具有重要意义。本文将探讨一种结合RBF神经网络和Elman网络的创新方法在短期电力负荷预测中的应用。

RBF神经网络（径向基函数神经网络）因其良好的局部逼近能力和快速收敛特性，特别适合于处理非线性时间序列预测问题。而Elman网络作为一种典型的动态递归神经网络，能够有效记忆历史信息，这对于具有时间依赖特性的电力负荷数据尤为关键。

这种方法首先利用RBF神经网络对输入数据进行特征提取和初步预测，然后将结果作为Elman网络的输入，利用Elman网络的动态记忆能力进行二次修正和预测。这种组合既保留了RBF网络处理非线性的优势，又引入了Elman网络的时间序列建模能力，能够更准确地捕捉电力负荷的复杂变化模式。

在实际应用中，这种方法需要特别注意数据的预处理工作，包括异常值处理、缺失值填充以及数据归一化等步骤。同时，网络参数的调优也是影响预测精度的关键因素，需要通过交叉验证等方法确定最优的网络结构和训练参数。

相比传统的单一神经网络方法，这种结合RBF和Elman的创新框架在预测精度和稳定性方面表现出明显优势，特别是在处理节假日等特殊时段的负荷预测时，能够更好地适应负荷模式的变化。