基于改进的模糊神经网络的短期负荷预测

摘要

影响短期电力负荷预测的因素是多方面的,除节假日、日期类型和气象因素外,还有拉电或限电行为、持续高温等许多干扰因素.针对这些干扰因素,引入了"干预项",进而提出了一种改进的模糊神经网络预测的新方法;阐述了应用该方法进行短期负荷预测的基本原理、网络模型和预测过程.实例分析中分别给出了经"干预项"和未经"干预项"处理后的预测结果,未经"干预项"处理的预测误差明显偏大.同时采用三种方法对不同日期类型进行预测,结果表明新方法的预测误差最小,预测精度较高.