反馈神经网络对电力系统运行负荷进行预测

资 源 简 介

反馈神经网络对电力系统运行负荷进行预测

详 情 说 明

电力系统负荷预测是能源管理领域的关键技术，其准确度直接影响电网调度和经济运行。反馈神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）因其独特的记忆能力，特别适合处理具有时间序列特性的负荷数据。

传统预测方法如ARIMA在非线性特征处理上存在局限，而反馈神经网络通过隐藏层的循环连接，能够有效捕捉负荷数据的动态时序规律。长短期记忆网络（LSTM）作为RNN的改进变体，通过门控机制解决了长期依赖问题，在电力负荷预测中表现尤为突出。

实际建模时需注意：数据预处理阶段要进行异常值剔除和归一化，网络结构设计建议采用堆叠LSTM层配合Dropout防止过拟合。训练过程中采用滑动窗口技术将历史负荷数据转化为监督学习格式，并利用早停机制优化训练周期。

相比传统方法，反馈神经网络能自动学习负荷与天气、日期类型等多因素的复杂非线性关系，在节假日等特殊时段的预测精度提升尤为明显。未来可结合注意力机制进一步提升模型对关键时间点的捕捉能力。