运用双隐含层Elman神经网络进行一天24小时的电力负荷预测

资 源 简 介

运用双隐含层Elman神经网络进行一天24小时的电力负荷预测

详 情 说 明

电力负荷预测是智能电网管理中的关键任务，准确预测24小时用电量对电力调度和能源分配至关重要。双隐含层Elman神经网络因其独特的记忆能力特别适合这类时间序列预测问题。

传统Elman网络通过上下文层保存上一时刻的隐含状态，形成内部反馈。而双隐含层结构能提取更复杂的非线性特征：第一隐含层处理原始输入特征（如历史负荷、温度等），第二隐含层结合上下文信息捕捉长期依赖。网络训练时可考虑采用动态学习率策略，初期用较大学习率快速收敛，后期精细调整。

针对24小时预测场景，需构建滑动时间窗输入结构。例如用过去72小时的数据（每小时间隔）预测未来24小时负荷。数据预处理阶段要特别关注负荷数据的周期性（日周期、周周期）和异常值处理。模型评估建议采用MAE和RMSE双指标，并设置基准模型（如ARIMA）对比验证递归神经网络的优势。

实践表明，这种结构的网络能有效学习电力负荷的波动规律，尤其对早晚用电高峰的预测精度提升明显。但需注意过拟合风险，建议采用Dropout层或早停策略优化泛化能力。