强化学习优化的RBF神经网络短期负荷预测

"基于强化自组织映射和径向基神经网络的短期负荷预测方法" 本文探讨了如何利用强化学习（RL）改进传统的径向基函数（RBF）神经网络，以提升短期负荷预测的精度。RBF神经网络因其强大的泛化能力和快速的收敛速度，在短期负荷预测中得到广泛应用。然而，传统上采用K-means和自组织映射（SOM）训练RBF的径向基中心时，存在全局搜索能力较弱的问题，容易陷入局部最优解，从而限制了负荷预测的精度。 为解决这一问题，文中提出了一种基于强化学习的改进RBF神经网络模型。该模型通过在SOM中引入RL的反馈校正机制，增强了SOM的全局搜索能力，使其能够更有效地逼近最优的径向基中心。这一改进有助于提高RBF神经网络对短期负荷预测的准确性。 为了验证所提方法的有效性，研究者进行了基于2016年5月至9月英国某区域负荷数据的模拟案例分析。对比K-means方法和SOM方法，模拟结果显示，提出的强化学习RBF方法在平均绝对误差、均方根误差等评估指标上表现更优，证明了其在提升短期负荷预测精度方面的显著效果。 此外，强化学习的引入不仅提高了模型的预测性能，还增强了模型的适应性和鲁棒性，使其能更好地应对负荷数据的复杂性和不确定性。这为电力系统运营和调度提供了更为可靠的预测工具，对于优化能源分配、减少运行成本和保障电网稳定性具有重要意义。 该研究为短期负荷预测领域提供了一种新的方法，将强化学习与RBF神经网络相结合，有效解决了传统方法中的局限性，提升了预测精度。这种方法有望在未来智能电网和能源管理系统中发挥重要作用。