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基于改进广义回归神经网络的短期电力负荷预测基于改进广义回归神经网络的短期电力负荷预测

1.引言

电力负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要的作用。准确预测电力负荷对于优化火电机组的调度、节约能源和保障电力安全供应至关重要。而短期电力负荷预测是在时间尺度为小时或几天范围内进行的，准确预测短期电力负荷对电力系统运行的稳定性和可靠性具有重要意义。传统的预测方法存在着模型复杂度高和不够灵活的问题，而神经网络在电力负荷预测中具有很好的应用前景。本文将基于改进广义回归神经网络，提出一种新的短期电力负荷预测方法。

2.方法

2.1广义回归神经网络简介

广义回归神经网络（GeneralizedRegressionNeuralNetwork,GRNN）是一种基于模式匹配的无监督学习算法。它具有单调性、连续性、均方模式逼近性等性质。GRNN网络采用RadialBasisFunction（RBF）作为激活函数，能够更好地保留原始数据的特征，提高预测准确性。

2.2改进的GRNN模型

为了进一步提高短期电力负荷预测的准确性，我们对传统的GRNN进行改进。首先，引入特征选择方法，通过分析历史电力负荷数据，选择与负荷相关性最大的特征作为输入。然后，引入自适应激活函数，根据数据的分布情况自动调整神经元的激活参数，减少预测误差。最后，采用遗传算法优化网络结构的权值，以进一步提高网络的拟合能力和泛化能力。

3.实验与结果分析

为了验证改进的GRNN在短期电力负荷预测中的有效性，我们以某电力系统为案例，收集了一段时间内的相关数据。将数据分为训练集和测试集，训练集用于网络模型的参数训练，测试集用于评估预测模型的准确性。

通过对比传统的GRNN和改进的GRNN在测试集上的预测结果，得出以下结论：改进的GRNN模型相比于传统的GRNN模型在短期电力负荷预测中具有更高的准确性。这是因为引入特征选择方法可以减少特征间的冗余信息，提高输入特征的相关性；自适应激活函数能够根据数据的分布情况动态调整参数，使得预测结果更加准确；遗传算法优化网络权值，提高网络的拟合能力。

4.结论

本文基于改进的广义回归神经网络提出了一种新的短期电力负荷预测方法。通过引入特征选择、自适应激活函数和遗传算法优化，该方法在短期电力负荷预测中具有更高的准确性和稳定性。未来可以进一步研究如何将其他算法和方法融合进来，以进一步提高电力负荷预测的精度和可靠性。此外，该方法还有望在其他领域的时间序列预测中得到应用，具有一定的推广价值本文提出了一种改进的广义回归神经网络方法，用于短期电力负荷预测。通过引入特征选择、自适应激活函数和遗传算法优化，该方法在实验中显示出更高的准确性和稳定性。研究结果表明，改进的GRNN模型相比传统的GRNN模型在电力负荷预测中具有更好的性能。未来可以

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