基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测.docx

基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测
基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测
摘要:
随着能源需求的增加以及能源供应的不稳定性，能源系统的短期负荷预测变得越来越重要。针对综合能源系统的多元负荷短期预测问题，本文提出了一种基于径向基函数神经网络的预测模型。通过对历史负荷数据的学习和训练，该模型可以预测未来一段时间内的负荷情况。实验结果表明，该模型能够准确地预测综合能源系统的多元负荷，并且具有较好的预测性能。
关键词:综合能源系统、负荷预测、径向基函数神经网络
1.研究背景
随着经济的发展和人民生活水平的提高，能源需求不断增加，能源系统的安全稳定运行成为一个重要的问题。而能源负荷预测作为能源系统运行和调度的重要环节，对于保障能源供应和优化能源资源的利用具有重要意义。综合能源系统由多个能源供应和消费部门组成，其负荷预测涉及到多个能源种类和多个负荷节点，因此具有一定的复杂性。
2.相关工作
在能源负荷预测的研究中，神经网络是一种常用的方法。神经网络具有非线性映射能力和适应性，可以对复杂的负荷数据进行建模和预测。基于神经网络的负荷预测方法包括BP神经网络、RBF神经网络等。其中，RBF神经网络由于其在非线性问题上的优势，被广泛应用于负荷预测领域。
3.方法
本文提出了一种基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测方法。该方法分为两个步骤：建模和预测。
3.1建模
首先，收集历史负荷数据，并对其进行处理和标准化。然后，采用径向基函数神经网络对处理后的数据进行建模。径向基函数是一种基于距离的函数，可以很好地逼近非线性映射关系。在建模过程中，首先确定网络结构和参数设置，并采用交叉验证方法对模型进行训练和优化。
3.2预测
建立好的径向基函数神经网络模型可以用来预测未来一段时间内的综合能源系统负荷。对于给定的预测时段，将其输入到已建立的模型中，根据模型的输出得到负荷预测结果。
4.实验结果
为了验证所提方法的有效性，我们采用了真实的综合能源系统的负荷数据进行了实验。实验结果表明，所提方法能够准确地预测综合能源系统的多元负荷。与传统的负荷预测方法相比，基于径向基函数神经网络的方法具有更好的预测性能和适应性。
5.结论
本文提出了一种基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测方法。该方法能够准确地预测综合能源系统的多元负荷，具有较好的预测性能。未来，我们将进一步完善该方法，并在实际的能源系统中进行应用。
参考文献:
[1]丁一,王天华,覃永红.基于人工神经网络的电力系统负荷预测方法研究[J].电力系统及其自动化学报,2004(6):32-38.
[2]张鲁,刘正,刘翔宇.基于神经网络的电力系统负荷预测方法比较研究[J].电力系统保护与控制,2017,45(23):117-123.
[3]LiX,ZhaoC,WangZ,etal.LoadForecastingBasedonNeuralNetworks:AComprehensiveReview[J].IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2019,PP(99):1-25.