计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法

摘要

针对温度累积效应对负荷变化造成的影响，提出了一种计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法。将持续高温对电网负荷的影响计入预测模型中，并利用模块化神经网络保证了对温度累积效应学习的独立性和准确性。由三个子网络构成多模块神经网络的第一层，以温度、时间及负荷特征为输入参数，所得负荷预测的准确度可达98.13%,且误差较修正前降低了28.63%。结果表明，所提算法具有更高的预测准确性和运行效率。

关键词

负荷预测 / 智能电网 / 温度累积效应 / 温度修正 / 神经网络 / 多模块 / 温度特征 / 时间特征 / 负荷特征