基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

针对地区电网负荷易受气候影响的特点，引入气象负荷因子，提出了一种综合考虑各项气象因素．采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能．可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算，证明此方法与传统神经网络预测模型相比．既能减少输入变量个数，又能有效地提高预测精度。