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基于动态自适应径向基函数网络的概率性短期负荷预测
摘要：
随着现代信息化技术的快速发展，电力系统负荷预测成为电力系统运营管理中不可或缺的环节之一。本论文以动态自适应径向基函数网络为基础，应用预测模型生成概率性短期负荷预测结果。通过历史数据的训练，建立了一个可靠的基于数据驱动的预测模型，并通过实验验证了预测结果的准确性。本论文的研究成果对于提高电力系统运营效率、减少成本、提高供电质量等方面具有重要的实际意义。
关键词：动态自适应径向基函数网络；概率性短期负荷预测；数据驱动；电力系统运营
Abstract:
Withtherapiddevelopmentofmoderninformationtechnology,loadforecastinghasbecomeanindispensablepartofpowersystemoperationandmanagement.Thispaperisbasedonthedynamicadaptiveradialbasisfunctionnetworktogenerateprobabilisticshort-termloadforecastingresultsthroughapredictionmodel.Bytraininghistoricaldata,areliabledata-drivenpredictionmodelisestablished,andtheaccuracyofthepredictionresultsisverifiedthroughexperiments.Theresearchresultsofthispaperhaveimportantpracticalsignificanceforimprovingtheefficiencyofpowersystemoperation,reducingcosts,andimprovingpowersupplyquality.
Keywords:DynamicAdaptiveRadialBasisFunctionNetwork;ProbabilisticShort-termLoadForecasting;Data-driven;PowerSystemOperation
一、引言
电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一。电力系统的准确可靠，关系到社会稳定和经济发展。电力系统的稳定运行需要对负荷进行准确预测，以便通过相应的调度措施来保持系统平衡。
在传统的负荷预测算法中，经典的统计方法主要采用时间序列分析、回归分析和指数平滑法。然而，这些方法存在缺点，如不适用于多变量预测、对数据分布要求较高等，因此需要开发更加先进的算法来提高预测精度。
径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork，简称RBF)是一种有效而广泛应用的神经网络模型，其具有快速收敛性和较高的学习能力，在许多应用领域中取得了巨大的成功。由于大量的实践证明了RBF具有优秀的性能和灵活性，因此在负荷预测模型中应用RBF网络来进行负荷预测研究具有重要的意义。
本论文以动态自适应径向基函数网络为基础，应用预测模型生成概率性短期负荷预测结果。通过历史数据的训练，建立了一个可靠的基于数据驱动的预测模型，并通过实验验证了预测结果的准确性。
二、动态自适应径向基函数网络
动态自适应径向基函数网络用来预测时间序列数据，其主要结构包括前馈神经网络和径向基函数网络两个子模型。其中，前馈神经网络用于学习和预测时间序列数据的长期趋势；径向基函数网络则用来描述时间序列数据的短期波动。
动态自适应径向基函数网络的特点在于其能够在预测过程中动态地调整径向基函数的参数。通过对径向基函数参数的动态自适应调节，该神经网络能够更好地适应不同的负荷波动和噪声干扰，从而提高预测精度。
三、概率性短期负荷预测
概率性负荷预测是对负荷预测结果进行概率分布描述的方法。概率性负荷预测的目的是提供更加可靠的负荷预测范围，帮助电力系统运营管理部门进行更加准确的调度决策。
在概率性负荷预测方法中，需要通过历史数据对预测误差进行建模，并使用误差模型和预测模型共同计算当前负荷的预测范围。其中，误差模型一般使用自回归条件异方差模型(Auto-RegressiveConditionalHeteroskedasticity，简称ARCH)或广义自回归条件异方差模型(GeneralizedAuto-RegressiveConditionalHeteroskedasticity，简称GARCH)等方法进行建模。
在本论文中，动态自适应径向基函数网络用来进行短期负荷预测。通过预测模型建立的误差模型，可以对预测结果进行概率性描述，并给出相应的置信区间范围。
四、实验验证
为了验证动态自适应径向基函数网络在概率性负荷预测中的有效