神经网络对微电网进行负荷预测

资 源 简 介

神经网络对微电网进行负荷预测

详 情 说 明

微电网作为分布式能源系统的重要组成部分，其负荷预测的准确性直接影响着系统的稳定性和经济性。近年来，神经网络技术在负荷预测领域展现出强大的优势，能够有效处理微电网中的非线性、时变特性。

神经网络模型通过历史负荷数据、气象因素、时间特征等多维信息的学习，能够建立输入与输出之间的复杂映射关系。常见的网络结构包括多层感知机(MLP)、长短时记忆网络(LSTM)等，这些结构能够捕捉负荷数据中的时序特征和潜在模式。

为进一步提升预测精度，可以引入遗传算法对神经网络进行优化。遗传算法通过模拟自然选择过程，能够有效解决神经网络超参数选择、网络结构设计等优化问题。该算法通过种群初始化、适应度评估、选择交叉和变异等操作，逐步寻找最优的神经网络配置方案。

这种结合方式充分发挥了神经网络的强大学习能力和遗传算法的全局优化特性，在实际应用中能够显著提高微电网负荷预测的准确性。预测结果可为微电网的调度决策、能源管理提供可靠依据，最终实现系统的高效经济运行。