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为了更好地发挥电力系统分时电价的作用,引导消费者的用电习惯,智能管理系统需要对电力负荷进行准确地预测。由于电力负荷具有高度非线性、时变性、不确定性,该文采用动态神经网络NARX对其进行预测,为了提高了预测精度,并用遗传算法对网络的初始权值和阈值进行优化。仿真结果表明,通过遗传算法优化后,可以有效地提高对短期下电力负荷的预测精度。