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基于混合算法-径向基神经网络的短期负荷预测的任务书
任务书：
短期负荷预测是电力系统运行中十分重要的一项任务。准确地进行负荷预测可以避免过载，提高电网稳定性，降低事故率，还可以优化运行调度策略，降低成本。
本任务的目的是开发一种高效、准确的短期负荷预测算法，采用混合算法-径向基神经网络实现负荷预测，能够在各种复杂特性的电力系统中准确预测负荷变化趋势。
任务要求：
1.混合算法-径向基神经网络的理论研究
根据参考文献，对混合算法-径向基神经网络的理论进行研究，包括网络结构、参数设置、学习算法等。在文献综述的基础上，进一步深入研究该网络的实现原理，分析其优点和缺点，为后续的开发和模型选择提供理论基础。
2.数据预处理和特征工程
电力系统的负荷预测需要考虑多个因素的影响，包括季节性、节假日、天气等因素。在实际情况中，负荷需要用多种指标来描述。任务要求开发合适的预处理和特征工程方法，能够从原始数据中提取有效的特征，并用于混合算法-径向基神经网络的训练和预测。
3.建立混合算法-径向基神经网络模型
根据前面的理论研究和数据预处理，建立混合算法-径向基神经网络模型。在确定网络结构、参数和学习算法的同时，对模型进行评估和改进。要求模型在训练集和验证集上的误差小，泛化能力强。
4.模型测试和结果分析
使用电力系统实际的历史数据进行模型测试，对模型的预测结果进行分析和评估。对比模型预测的结果和实际负荷数据，评估模型的准确性和实用性，并探究模型的优化空间。最终，根据模型预测结果，提出相应的电力调度策略和决策建议。
任务计划：
第1周：
对混合算法-径向基神经网络的理论进行深入研究，并撰写理论研究报告。
第2周：
进行数据预处理和特征工程，提取有效的负荷预测特征，并编写特征工程代码。
第3周：
建立混合算法-径向基神经网络模型，在训练集和验证集上进行训练和评估，编写模型代码。
第4周：
进行模型测试和结果分析，对比预测结果和实际负荷数据，评估模型的预测性能，并提出决策建议。
第5周：
撰写任务报告，包括理论研究、数据预处理、模型开发、测试结果分析和决策建议等内容。
参考文献：
1.黄玉娟，彭芳阳.基于混合算法的短期负荷预测研究[J].电力系统及其自动化学报，2013，25(9)：49-53.
2.赵美玲，张景林.基于径向基神经网络的短期负荷预测模型[J].电力建设，2016，37(4)：55-59.
3.贺凯.基于神经网络的短期负荷预测研究[D].天津大学，2019.