针对电力系统负荷预测问题

资 源 简 介

针对电力系统负荷预测问题

详 情 说 明

电力系统负荷预测是电力调度和规划的重要基础。准确的负荷预测能够帮助电网运营商合理安排发电计划，提高系统运行的经济性和可靠性。针对这一需求，Elman神经网络展现出了良好的预测性能。

Elman神经网络是一种典型的反馈型神经网络，具有动态记忆能力，能够有效处理时间序列数据的非线性特征。相比传统的前馈神经网络，它的隐层输出会反馈到输入层，形成内部状态记忆，特别适合电力负荷这类具有明显时序依赖性的预测问题。

在具体实现中，首先需要对原始负荷数据进行预处理，包括异常值处理、缺失值填补以及归一化操作。Elman网络通过历史负荷数据、温度、日期类型等特征构建输入向量，经过隐含层的非线性变换后输出预测值。网络的训练通常采用反向传播算法优化权重参数，并通过早停策略防止过拟合。

实际应用表明，该方法对短期负荷预测（如24小时预测）具有较高的准确性。其优势在于能够自动学习负荷变化的周期性规律（如工作日/节假日模式、昼夜波动）和外部因素（如气象条件）的复杂影响，而无需人工构建复杂的特征工程。未来可考虑结合其他优化算法（如遗传算法）进一步提升预测精度。