基于遗传神经网络和自适应权重的日最大电力负荷预测法

摘要

本发明公开了一种基于遗传神经网络和自适应权重的日最大电力负荷预测法，依次包括以下步骤：A：获取数据并进行预处理；B：构造特征向量S1和S2并对S1进行归一化处理；C:构建自适应权重预测模型；D：对遗传神经网络模型进行参数设置；E:对遗传神经网络模型进行训练；F:得到训练后的遗传神经网络预测模型；G：得到待预测日的日最大电力负荷；H：得到自适应权重预测模型对待预测日的日最大电力负荷预测结果；I：计算遗传神经网络模型和自适应权重预测模型的修正系数；J：输出待预测日的日最大电力负荷的预测值。本发明能够快速有效的进行日最大电力负荷预测。