基于神经网络和趋势组合的短期电力负荷预测模型研究

【摘要】：在运用神经网络进行短期电力负荷预测中,天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响,论文提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型。将短期负荷与天气变量的内在关系分解为三个不同的趋势分量,即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量。每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获,趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合,从而得到最终的预测值。分别用改进的和传统的模型预测一周的小时负荷,结果表明,这种神经网络模型能取得更好的预测精度。