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

在电力系统运营中，准确的短期负荷预测对电网稳定性和经济调度至关重要。结合遗传算法（GA）与人工神经网络（ANN）的混合模型，能够有效提升预测精度，尤其适用于含风电、光伏等波动性新能源的电网场景。

核心思路 遗传算法优化网络结构 传统ANN易受初始权重和结构影响，GA通过模拟自然选择过程，对神经网络的层数、节点数、激活函数等超参数进行全局搜索，避免陷入局部最优。

动态适应新能源波动 针对风电/光伏的间歇性特点，模型通过GA实时调整ANN输入特征权重（如历史负荷、气象数据、季节因子），增强对非线性关系的捕捉能力。

两步训练机制 阶段一：GA生成初始种群，评估个体（ANN结构）的预测误差作为适应度； 阶段二：精英个体参与反向传播微调，加速收敛同时保留多样性。

优势 并行搜索能力减少超参数调优耗时； 混合模型较单一ANN或统计方法误差降低15%-30%； 可扩展至多元异构数据（如结合电价、用户行为）。

该方法的轻量化实现使其适合嵌入式部署，为智能电网的实时决策提供支持。