基于HSA-RRNN的微电网短期负荷预测模型

摘要

本发明公开了一种基于HSA‑RRNN的微电网短期负荷预测模型，该模型由脊波递归神经网络预测模型构成，包括输入层、隐含层、关联层和输出层，隐含层中每一个神经元节点都与关联层节点一一对应相连接，并且关联层节点与隐含层节点之间的权值可进行动态调节；且利用改进的和声搜索优化算法对脊波递归神经网络预测模型中的参数进行优化，具有收敛速度快、具有更强的寻优能力等优点，具有较好的泛化性和收敛性。通过对实际微电网负荷的预测仿真和测试，证实所提出的预测模型能有效提高预测精度。