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电力负荷预测是电力系统规划与运营中的关键环节,利用神经网络进行预测已成为主流技术方案之一。该方法通过分析历史负荷数据的时间序列特征,建立非线性映射模型。
典型的实现流程包含四个核心阶段:首先对原始数据进行归一化预处理,消除量纲差异;随后构建特征矩阵,通常选取气温、日期类型等外部因素作为输入维度;然后设计神经网络结构,隐层节点数需通过试错法确定;最后进行滚动预测,将前一时段的预测结果作为下一时段的输入。
需要注意三个技术要点:滑动窗口的宽度影响特征提取效果,建议通过自相关分析确定;采用贝叶斯正则化训练算法可有效防止过拟合;输出结果需进行反归一化处理还原实际量纲。实际应用中还需考虑节假日等特殊日期的负荷模式修正。