一种基于ELMAN神经网络的短期负荷的预测方法

摘要

本发明提供一种基于ELMAN神经网络的短期负荷的预测方法，属于冷热电负荷测领域，S1、采集一段时间的综合能源系统、气象数据系统、教务系统中数据；S2、将数据归一化处理；S3、将数据划分为训练样本和测试样本，输入Elman神经网络模型；S4、建立Elman神经网络模型，设置模型参数；S5、设置Elman神经网络模型中隐藏层和承接层神经元的数量；S6、获得Elman神经网络模型最优参数。通过分析影响需求侧冷、热、电负荷的主要因素确定模型结构，通过训练确定模型参数，并用模型精确预测出短期负荷，为电力控制提供依据，通过ELMAN神经网络算法提高预测结果的准确率，减小预测误差。