采用遗传算法和人工神经网络对短期负荷做出预测

资 源 简 介

采用遗传算法和人工神经网络对短期负荷做出预测

详 情 说 明

本文将介绍如何结合遗传算法与人工神经网络实现电力系统的短期负荷预测。这种混合方法能充分发挥两种算法的优势，为电网调度提供可靠的数据支持。

首先需要理解短期负荷预测在电力系统中的重要性。准确的负荷预测能帮助电网运营商合理安排发电计划，降低运行成本，提高供电可靠性。传统预测方法往往难以应对复杂的非线性负荷变化。

遗传算法在这里主要发挥优化作用。它会自动调整神经网络的权重和结构参数，克服传统神经网络容易陷入局部最优的问题。通过模拟自然选择的过程，算法会保留最优的网络参数组合，逐步提升预测精度。

人工神经网络则负责建立负荷与影响因素之间的复杂映射关系。网络的输入层通常包含历史负荷数据、天气因素、日期类型等多种特征。经过隐藏层的非线性变换后，输出层给出未来特定时段的负荷预测值。

在实际应用中，这种混合方法的实施可分为三个阶段：首先用历史数据训练基础神经网络，然后通过遗传算法优化网络结构和参数，最后用验证集评估预测性能。值得注意的是，预测精度会受到数据质量、特征选择和算法参数设置的显著影响。

为提高预测效果，可以引入滑动窗口技术处理时序数据，或结合其他优化算法对遗传过程进行改进。这些扩展方向都能进一步提升模型在复杂电力场景中的适应性。