基于Elman网络的电力负荷预测研究

电力系统负荷与诸多影响因素之间是一种强耦合、多变量、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性。传统预测方法精度不高,而采用动态回归神经网络(Elman)能更直接、更有效地反映系统的动态特性。该文建立了基于Elman神经网络的电力负荷预测模型,通过MATLAB仿真预测,对比Elman神经网络和BP神经网络的预测效果。仿真实验证明了Elman神经网络具有良好的动态特性、较快的训练速度、高精度等特点,表明Elman预测模型是一种新颖、可靠的负荷预测方法。