Elman神经网络在电力负荷预测模型研究中的应用

资 源 简 介

Elman神经网络在电力负荷预测模型研究中的应用

详 情 说 明

Elman神经网络作为一种典型的局部递归全局反馈神经网络，在电力负荷预测领域展现出了独特的优势。电力负荷预测是智能电网系统运行调度的重要环节，准确预测未来电力需求对保障电网稳定性和经济性至关重要。

与传统的前馈神经网络相比，Elman神经网络通过引入上下文层来存储历史状态信息，使其能够更好地处理具有时间依赖特性的电力负荷数据。这种网络结构特别适合捕捉电力负荷随时间变化的非线性规律，如日周期性和季节性波动特征。

在模型构建过程中，Elman神经网络通常采用历史负荷数据、天气因素、经济指标等多维特征作为输入。网络训练时采用误差反向传播算法，通过调整连接权值来最小化预测误差。由于具有动态记忆能力，该模型可以自适应地学习负荷变化的时序模式，而不需要像传统统计方法那样预先设定明确的数学关系式。

实际应用表明，Elman神经网络在短期负荷预测（如小时级或日级预测）中表现出较高的准确性。其预测结果可为电力调度部门提供决策支持，帮助优化发电计划，降低发电成本。同时，随着智能电表的普及和大量历史数据的积累，这种方法的预测精度还将持续提升。