集成智能方法提升电力短期负荷预测精度

本篇论文研究主要关注电力行业的短期负荷预测问题，采用了一种创新的集成智能方法。该方法结合了自组织映射(SOM)神经网络和反向传播(BP)神经网络的优势，以及模糊理论的应用。论文的核心内容是建立了一个智能模型，其工作流程分为两步： 1. 数据预处理与分类：首先，通过SOM网络的自组织学习特性，将历史电力负荷数据进行聚类，形成多个类别，这有助于识别预测日的负荷类型。这种方法利用了SOM网络的竞争学习机制，能够高效地发现数据内在的规律和模式。 2. 预测与修正：接着，模型剔除了如温度、日类型等不确定性因素，这些因素可能对负荷产生显著影响。BP算法在此阶段被用于负荷的基本分量预测，其强大的非线性函数逼近功能使得它能捕捉到复杂负荷趋势。为了考虑这些外部扰动，模糊逻辑理论被引入对基本分量进行修正，以提高预测的准确性。 进一步，论文提出了一个名为SOETA（基于进化树的自组织神经网络）的新算法，它是一种无监督学习模型，基于二叉树结构，并利用进化策略进行学习。SOETA具有灵活的拓扑结构，能精确识别负荷模式，对于处理复杂的数据分布非常有效。 论文以2007年厦门市的电力负荷数据为例，实验结果显示，融合了SOETA、BP和模糊理论的方法在电力短期负荷预测方面表现出色，显著提升了预测精度。通过比较不同的预测策略，SOETA BP 模糊理论组合方案证明了其在实际应用中的优越性，为电力系统的负荷管理提供了有力的支持工具。 这篇论文不仅探讨了智能集成方法在电力负荷预测中的应用，还展示了如何通过数据挖掘和机器学习技术提高预测的准确性，对于电力系统运营、调度决策以及能源管理具有重要的实践价值。