电力负荷预测
第一讲 电力负荷预测
第二部分 社会经济和电力供需现状分 析
一、收集资料的年限 1、年度的分析预测要收集至少连续3年逐月的数据资料 2、5年及中长期分析预测要收集至少连续5年逐月的数据 资料 二、收集经济和社会发展的数据资料包括
取平均值 p=1/n (x1+ x2+ … + xn) 若xi >p (1+20%), 取xi ＝p (1+20%)； 若xi <p (1- 20%), 取xi ＝p (1- 20%)； 从而使历史数据序列趋于平稳。 （2）剔除异常值、削减异常值。 （3）非平稳序列平稳化、灰色累加生成技术等。
电力负荷预测概念、分类与程序
第二部分 社会经济和电力供需现状分 析
5、各行业（部门）代表性企业的历年最大用电负荷、用电 ；量及电费（容量、电量）支出等。
6、电网各年最高负荷、年时序负荷曲线，年负荷曲线，月 负荷曲线、周负荷曲线、典型日负荷曲线及负荷特性等有 关资料。
收集与分析各行业（部门）及居民生活用电的年时序 负荷曲线，或者典型日负荷曲线、周负荷曲线、月负荷曲 线、年负荷曲线及日负荷率 、日最小负荷率 、月不均衡 系数 、季不均衡系数 、年负荷率 等。
电力负荷预测概念、分类与程序
第三部分 负荷预测程序
1、确定负荷预测目的，制定预测计划 2、调查资料和选择资料 3、资料整理 4、对资料的初步分析（预处理） 5、建立预测模型 6、综合分析，确定预测结果 7、编写预测报告，交付使用 8、负荷预测管理
电力负荷预测概念、分类与程序
电力系统中的电力负荷预测方法教程
电力系统中的电力负荷预测方法教程电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分，准确的负荷预测是保持电力系统的稳定运行、合理调度电力资源的关键。
在电力系统中，负荷预测的主要目标是预测未来一段时间内的电力负荷需求。
本文将介绍几种常用的电力负荷预测方法，包括传统的时间序列方法和基于机器学习的方法。
1. 时间序列方法时间序列方法是电力负荷预测中最常用的方法之一。
它基于历史负荷数据分析未来负荷的变化趋势。
时间序列方法需要建立模型来捕捉负荷数据的周期性和趋势性。
以下是一些常见的时间序列方法：1.1 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列方法之一。
它通过计算每个时间点前几个时间点的负荷平均值来进行预测。
移动平均法适用于负荷呈现稳定的周期性变化的情况，但对于具有较大波动的负荷数据可能表现不佳。
1.2 指数平滑法指数平滑法是一种适用于具有趋势性的负荷数据的时间序列方法。
它根据历史数据的权重来预测未来负荷。
指数平滑法通过调整平滑系数来提高模型的准确性。
常见的指数平滑方法有简单指数平滑法和双指数平滑法。
1.3 季节分解法季节分解法是一种将负荷数据分解为趋势、季节和随机成分的方法。
该方法适用于数据存在明显的季节性变化的情况。
通过将负荷数据分解为不同的成分，可以更好地分析和预测负荷的未来变化。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习算法的发展，越来越多的研究者开始将其应用于电力负荷预测领域。
相比于传统的时间序列方法，基于机器学习的方法可以更好地捕捉数据之间的非线性关系和复杂模式。
以下是一些常见的基于机器学习的方法：2.1 神经网络神经网络是基于人工智能领域的一种强大的模型，可用于负荷预测。
神经网络可以通过学习大量的历史负荷数据来预测未来负荷。
神经网络具有强大的适应性和非线性建模能力，但对于数据量较小的情况可能存在过拟合的问题。
2.2 支持向量机支持向量机是一种常用的机器学习算法，它可以通过寻找一个最优超平面来进行分类和回归问题。
电力负荷预测与分析
电力负荷预测与分析电力负荷预测与分析是电力系统运行中非常重要的一部分，也是现代物联网应用不可或缺的环节。
电力行业是我国国民经济的重要组成部分，稳定的电力运行对整个国家和社会都起着巨大的作用。
因此，科学的负荷预测和分析是电力系统运行的必要手段，也是推进能源转型升级的重要体现。
一、基础概念电力负荷预测是指根据历史数据和基础信息，利用统计、数学等方法来预测未来几日、几周、几个月的负荷用电情况，目的是为了保证电力系统的稳定运行和供需平衡。
电力系统负荷预测主要涉及到许多方面的因素，包括天气、季节、工业结构、生产方式等，因此，预测工作需要涉及到多学科知识的综合储备。
二、负荷预测方法1、时间序列法时间序列法是以时间为变量的统计模型，通过对历史、现有数据的分析和拟合，来预测未来电力负荷变化趋势。
该方法依赖于历史和现有数据的完整性和准确性，且对自然影响如节假日、气象（天气、温度、湿度等）等因素的响应能力较差，存在一定的局限性。
2、回归分析法回归分析法通过建立建立输入变量（天气、季节、工业结构、生产方式等）与输出变量（电力负荷用电量）的关系模型来预测未来负荷变化，该方法较好地解决了时间序列分析的诸多缺陷。
3、神经网络神经网络是一种人工神经元组成的模拟方法，通过对大量数据的学习与拟合来预测未来的电力负荷变化趋势。
神经网络模型的预测结果准确性较高，而且学习能力较强，可不断适应新的变化趋势。
三、应用案例负荷预测技术在电力行业中的应用非常广泛，如，在电力设备运行管理方面，通过对负荷趋势的分析来优化设备运行方案，保证电力系统的稳定运行。
在电力供应侧，通过负荷预测，可以启动备用电力源，保障供应的可靠性，在市场供销方面，负荷预测可帮助电力公司与用户更好地进行协调管理，提前与客户沟通，合理调度电源，降低电网负荷风险。
四、发展趋势随着社会经济的发展，电力负荷分布日益发生变化，新型能源的加入以及微网的普及，需要迎接新的技术和挑战，因此，电力负荷预测应逐步往多维度、多尺度、多时空方向迈进，尤其是需要加大对人工智能、大数据分析等技术的应用和推广，同步推动电力设施技术升级和优化，协调新能源、传统能源等能源形式间的协调发展。
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法包括以下几种：
1、统计模型法。
这种方法主要是采用统计学方法，利用历史数据进行分析，建立预测模型，然后预测未来的电力负荷。
常用的统计模型有回归分析、时间序列分析等。
2、神经网络模型法。
神经网络模型是一种基于人脑运算方式的模型，能够处理大量的异质性数据，并具有较强的非线性建模能力。
神经网络模型的预测能力很强，但需要大量的数据作为训练样本。
3、机器学习模型法。
机器学习模型是一种基于数据驱动的方法，通过学习历史数据中的模式，建立预测模型，进行未来的负荷预测。
常用的机器学习模型有支持向量机、决策树、随机森林等。
4、混合模型法。
混合模型是将多个预测模型结合起来，形成一个综合模型，进行负荷预测。
混合模型可以降低单一模型带来的误差，提高预测精度。
5、物理模型法。
物理模型是根据电力系统的物理性质、电力负荷的特征、能源供应等因素，通过建立数学模型，进行预测分析。
物理模型的预测能力较强，但模型建立需要考虑许多复杂的因素。
电力系统负荷预测方法
电力系统负荷预测方法电力系统负荷预测是电力系统运行中的一个重要环节，它的准确性直接关系到电力系统的稳定性和可靠性。
随着电力系统的发展和电力市场的竞争，负荷预测的准确性和实时性变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的电力系统负荷预测方法。
1.时间序列方法时间序列方法是一种常见的负荷预测方法，它是通过对历史负荷数据进行统计分析和建模来预测未来的负荷。
时间序列方法的基本原理是假设负荷数据是一个随时间的随机变量，并且随时间的变化是有规律的。
因此，该方法需要有足够的历史数据，并且需要对历史数据进行分析，以确定负荷变化的规律和趋势。
其中，常用的时间序列方法包括ARIMA模型和季节性趋势模型。
2.数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过挖掘大量数据来发现数据中隐藏的规律和知识的方法。
在电力系统负荷预测中，数据挖掘方法主要包括神经网络、支持向量机、决策树和回归分析等。
这些方法通过对历史负荷数据建立模型，并通过模型来预测未来的负荷。
其中，神经网络是最常用的方法之一，它是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以对非线性系统进行建模和预测。
3.统计回归方法统计回归方法是一种基于统计学原理的预测方法，它主要通过对历史负荷数据进行回归分析来预测未来的负荷。
在电力系统负荷预测中，常用的统计回归方法包括线性回归和多元回归。
线性回归是一种基于线性关系的预测方法，它假设负荷数据与时间之间存在线性关系，并通过对历史数据进行线性拟合来预测未来的负荷。
多元回归是一种基于多个自变量的预测方法，它假设负荷数据与多个因素之间存在关系，并通过对历史数据进行多元回归分析来预测未来的负荷。
4.混合方法混合方法是一种将多种预测方法组合在一起的方法，它可以利用不同方法的优势来提高预测准确性。
在电力系统负荷预测中，常用的混合方法包括ARIMA模型和神经网络模型的组合、支持向量机和神经网络模型的组合等。
这些方法通过将不同的预测方法组合起来，可以提高预测准确性和稳定性。
电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。
电力负荷预测包括两方面的含义，即用以指安装在国家机关、企业、居民等用户处的各种用电设备，也可用以描述上述用电设备所消耗的电力电量的数值。
电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。
从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测。
其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。
负荷预测是电力系统调度、用电、计划和规划等管理部门的重要工作之一。
提高负荷预测技术水平,有利于用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于节煤、节油和降低发电成本,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。
本文的第一章主要介绍了负荷预测的概念、分类与特点,以及负荷预测的基本步骤和误差分析;在第二、三章介绍了各类电力系统负荷预测的常用方法的特点和适用范围,着重分析了一些预测新技术,如灰色预测、专家系统预测、神经网络预测、小波分析预测等的模型结构、功能特点、适用范围,并说明了各类方法在电力系统的实际应用情况;同时,在第四章还提出了几种综合负荷预测模型,并介绍了利用遗传算法、蚁群算法优化权重的方法;第五章阐述了一些提高负荷预测精度的措施。
关键词：电力系统负荷预测电网运行方式Power system load forecasting is an important part of planning is the basis for economic operation of power system, its power system planning and operation are extremely important.Load forecasting, including two meanings, that is used to refer installation in the state organs, enterprises, residents and other users at a variety of electrical equipment, can also be used to describe the power consumed by electrical equipment, power values.Load forecasting power load for the object is a series of forecasting. View objects from the forecast, load forecast including future power demand (power) of the forecast and future consumption (energy) load forecast and the forecast curve. Its main job is to predict the future distribution of power load and spatial distribution of the time, for thepower system planning and operation to provide a reliable basis for decision making.Scheduling of power system load forecasting, electricity, planning and planning one of the important work of management. Improve the load forecasting technology is conducive to electricity management, is conducive to operation mode and reasonable arrangements for unit maintenance scheduling will help save coal, fuel economy and reduce the cost of power generation, power is conducive to the development of rational construction plan will help improve power system Economic and social benefits. In the first chapter introduces the concept of load forecasting, classification and characteristics, and the load forecast and error analysis of the basic steps; in the second and third chapter describes the various types of power system load forecasting characteristics of the common methods and scope, analyzes the Some predict the new technologies, such as prediction, forecasting expert system, neural network, wavelet analysis prediction of the model structure, functional characteristics, scope, and describes the various methods in the practical application of power system; the same time, in Several chapters also proposed integrated load forecasting model, and introduced the use of genetic algorithms, ant colony optimization method of weight; chapter describes a number of measures to improve the accuracy of load forecasting.Power Systems Load Forecasting Operation mode目录摘要................................................................................................................. 错误！未定义书签。
电力系统中的电力负荷预测与优化策略
电力系统中的电力负荷预测与优化策略电力负荷预测对于电力系统的安全运行和供需平衡至关重要。
通过准确预测电力负荷变化，电力系统能够合理调度发电设备和优化配电网络，以确保供电稳定和经济性。
本文将探讨电力负荷预测的方法和优化策略，并剖析其在电力系统中的重要性和应用。
一、电力负荷预测方法1. 统计预测法统计预测法是最常用的电力负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据，通过分析数据的趋势和季节性变化，预测未来的负荷需求。
常用的统计预测方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
这些方法简单易行，适用于中短期负荷预测，但精度有待提高。
2. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法。
它通过分析负荷数据的季节性、周期性和趋势性变化，构建时间序列模型来预测未来负荷需求。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
时间序列分析法能够更好地考虑负荷数据的动态变化，提高预测精度。
3. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，人工智能方法在电力负荷预测中得到了广泛应用。
神经网络、遗传算法和支持向量机等人工智能模型可以分析复杂的负荷数据关系，并预测未来负荷需求。
这些模型能够自适应地学习和调整参数，适应各种负荷变化规律，提高预测精度。
然而，这些方法需要大量的训练数据和计算资源，且模型复杂度较高，对算法的选择和参数的调整有一定挑战。
二、电力负荷优化策略1. 负荷平衡策略电力系统中，负荷平衡是实现供需平衡的关键。
负荷平衡策略旨在降低负荷波动，减少对发电设备的冲击，提高电力系统的稳定性和经济性。
常用的负荷平衡策略包括负荷均衡、负荷分段和负荷预测与调度等。
通过合理安排负荷的分布和负荷流动，电力系统能够更好地应对负荷变化和优化供电方案。
2. 发电设备调度策略发电设备调度策略是为了根据负荷需求，合理安排发电设备的运行方式和容量。
通过优化发电设备的调度方案，可以提高电力系统的运行效率和供电可靠性。
电力系统负荷预测
神经网络法
数据要求
神经网络法需要具备一定量的历史负荷数 据，同时需要设置合适的网络结构和参数
。
简介
神经网络法是一种模拟人脑神经元 网络结构的预测方法，通过训练神 经网络模型，实现对未来负荷的预
测。
A
B
C
D
优缺点
神经网络法能够处理非线性关系和复杂模 式，预测准确性较高，但需要大量计算资 源和时间进行模型训练和验证。
将训练好的模型应用于未来数据进 行预测。
结果评估
对预测结果进行评估，分析误差和 不确定性，提出改进措施。
02
负荷预测的影响因素
经济因素01ຫໍສະໝຸດ 0203国内生产总值
电力负荷与国内生产总值 密切相关，随着国内生产 总值的增长，电力负荷也 会相应增加。
工业发展状况
工业是电力负荷的主要用 户，特别是重工业和制造 业的发展对电力负荷的增 加有显著影响。
03
负荷预测的方法
时间序列法
简介
数据要求
时间序列法是一种基于时间序列数据的预 测方法，通过分析历史负荷数据，预测未 来负荷趋势。
适用场景
时间序列法需要具备连续、准确的历史负 荷数据，数据质量对预测结果影响较大。
优缺点
适用于短期负荷预测，如日、小时级别预 测。
时间序列法简单易行，但受历史数据影响 较大，如历史数据存在异常或缺失，将影 响预测结果的准确性。
以提高负荷预测的准确性和鲁棒性。
THANK YOU
混合模型
将经典模型与深度学习模型进行 融合，以综合利用两种模型的优
点，提高预测精度。
模型评估指标
预测精度
常用的评估指标包括平 均绝对误差(MAE)、均 方根误差(RMSE)、平均 绝对百分比误差 (MAPE)等，用于评估 模型的准确性。
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等， 通过 建 立 预 测 对 象 的 精 确 数 学 模
型， 取得了比较符合实际的预测结果。 神经网络 具 有 学 习、 联 想 记 忆、 综合推理等能 力， 不 需 要 建 立 预 测 对 象 的 精 确 数 学 模 型， 已广泛 Ｂ Ｐ网络由于其自身固有的 应用于负荷预测。但是， 缺点， 预 测 结 果 不 尽 如 人 意， 而径向基神经网络 Ｒ Ｂ Ｆ ） 是一种性能 良 好 的 前 向 神 经 网 络 模 型， 它具 （ 有全 局 逼 近 的 性 质， 并 且 不 存 在 局 部 最 小 问 题， 可
０ 引言
电力系 统 的 作 用 是 向 各 类 用 户 提 供 经 济、 可 靠、 符合 质 量 标 准 的 电 能， 为 社 会 发 展 提 供 动 力。 由于电能不能大量 储 存， 且各类用户对电力的需求 也一直变化， 所以电力负荷预测 可缺少的组成部分。 迄今为止， 学者们 对 电 力 中 长 期 预 测 提 出 了 很 多方法。例 如， 非线性偏最小二乘回归算法 模糊集方法
— ２ ５ ２—
第３ ２卷 第 ４期
黑龙江电力
ｌ
２ ０ １ ０年 ８月
ｘ－μ ｊ （ ｋ ） （ ｋ ） （ ｋ ） Δ （ ｘ ） ２ ∑ｗ ［ ｙ －ｆ （ ｘ ） ］ μ ｊ ＝η ２ ｊ ｉ ｊ ｉ ｉ σ ｉ ＝ １ ｊ ‖ ｘ－μ ‖ ｊ （ ｋ ） （ ｘ ） Δ σ ｊ ＝η ３ ｊ ３ σ ｊ
［ ９ ］ ［ ５ ］ ［ １～４ ］
１ 径向基神经网络
径向基函 数 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网 络 模 型 （ Ｒ ａ ｄ ｉ ａ ｌ Ｂ ａ ｓ ｉ ｓ Ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎＮ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ） 有 很 强 的 逼 近 能 力、 分类 能力和学 习 速 度。 其 工 作 原 理 是 把 网 络 看 成 对 未 知函数的逼近， 任何 函 数 都 可 以 表 示 成 一 组 基 函 数 的加权和， 也 即 选 择 各 隐 层 神 经 元 的 传 输 函 数， 使
２ ２ σ ｊ ２
］
式中， ｘ 为 ｎ维输入向量； 个基函数的中心， μ ｊ为第 ｊ 与ｘ 具有相同维数的向量， 个变量， 它决定 σ ｊ为第 ｊ 了该基函数围绕中心点的宽度； ‖ ｘ－μ ‖ 为向量 ｘ ｊ －μ 它通常表示 ｘ 与μ （ ｘ ） ｊ的范数， ｊ之间的 距离； ｊ 随 着 ‖ ｘ－μ 在μ ‖ 的增 ｊ处有一个唯一的最大值， ｊ 大， （ ｘ ）迅速衰 减 到 零。 对 于 给 定 的 输 入， 只有一 ｊ 小部分靠近 ｘ 的中心被激活。 当确定了 Ｒ Ｂ Ｆ网络 的 、 权值 ｗ 就 可求 出给定 某 一输入 聚类中心 μ ｊ ｉ ｊ以 后， 时网络对应的输出值。 设训练对为 为
（ ｋ ） ｆ （ ｘ ］ ｉ ２ ｌ ｉ ｊ （ ｋ ） ｉ
ｙ ∑ｗ［
ｉ ＝１
－
２ 预测结果及分析
某地区用电量预测， 如表 １所示。
图１ Ｒ Ｂ Ｆ神经网络
ｍ
２ ． １ 数据预处理 （ １ ） 首先， 对 数 据 进 行 预 处 理。 每 年 的 最 大 负 荷 Ｐ 为： ｍ ａ ｘ ２ ２ ． １ １ ２ ９ ． ０ ４ ３ ４ ． ９ ７ ３ ７ ． ９ ４ ３ ９ ． ５ ０ ４ １ ． ２ ５ 每年的最小负荷 Ｐ 为： ｍ ｉ ｎ １ ８ ． ９ ６ １ ９ ． ９ ９ ２ ４ ． ２ ４ ３ ０ ． ６ ６ ３ ０ ． ９ ９ ３ ２ 设时 延 为 １ 、 每组训练样本和测试样本数据为 １ １ ， 其中训练样本 ４组、 测试样本 ４组。采用分组测 试。即将数据随机分 为 ４组， 每一组依次轮流作为 测试集， 其余部分 作 为 训 练 集。对 每 次 分 组 得 到 的 ｒ ｅ ｍ ｎ ｍ ｘ函 数， 对训练及各测试 训练及测试集采用 ｐ 样本的最大负荷 Ｐ 和最小负荷 Ｐ 进行归一化。 ｍａ ｘ ｍ ｉ ｎ ２ ． ２ 预测结果及分析 经 过 反 复 试 验， 隐层节点和输出维数分别为 Ｎ ｏ ｄ ｅ Ｎ ｕ ｍ＝ ２ ０ 、 Ｔ ｙ ｐ ｅ Ｎ ｕ ｍ ＝１ ， 采用 Ｌ ｅ ｖ ｅ ｎ ｂ ｅ ｒ ｇ －Ｍａ ｒ 训练算法对权 值 进 行 更 新， 动量系数为 ０ ． ９ ， ｑ ｕ ａ ｒ ｄ ｔ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ２Ｎ ｏ ． ４
Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇＥ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃＰ ｏ ｗ ｅ ｒ
Ａ ｇ ｕ ． ２ ０ １ ０
电力负荷的 Ｒ Ｂ Ｆ神经网络预测
， ２ 李 程１ ， 谭阳红 １
（ １ ． 湖南大学电气与信息工程学院， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ２ ； ２ ． 湖南省送变电建设公司， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ １ ５ ） 摘 要： 针对中长期电力负荷预测， 给出了 Ｒ Ｂ Ｆ的 预 测 原 理， 推 导 了 权 值 的 更 新 方 式。 对 比 了 Ｒ Ｂ Ｆ和 Ｂ Ｐ预 测 方 法， 结果表明， Ｒ Ｂ Ｆ方法收敛速度快、 预报精度高， 由此也证实了其具有的工程应用前景。 关键词： 径向基神经网络 （ Ｒ Ｂ Ｆ ） ；负荷预测 ；电力系统；电力负荷 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ９ 文献标识码： Ａ 文章编号： １ ０ ０ ２－ １ ６ ６ ３ （ ２ ０ １ ０ ） ０ ４－ ０ ２ ５ ２－ ０ ３
ｙ＝ｆ （ ｘ ） ＝∑ ｗ （ ｘ ） ｉ ｉ
ｉ ＝１
式中， ｎ为输入层节点数； ｍ 为隐层 节点数； ｌ 为输 出 层节点数； ｗ 为隐层第 ｉ 个神经元与输出层第 ｊ 个神 ｉ ｊ 经元的连接权值； （ ｘ ）为隐层第 ｊ 个神经元的核函 ｊ 数， 这里的核函数为 （ ｘ ） ＝ｅ ｘ ｐ ［－ ｊ ‖ ｘ－μ ‖ ｊ
ｘ ∑ ｗ（
ｉ ｉ １ ｉ ＝
（ ｋ ） ２ ７
］
则各变量的更新方式为：
（ ｋ ） （ ｋ ） （ ｋ ） ｗ ［ ｙ －ｆ （ ｘ ） ］ （ ｘ ） Δ ｉ ｊ ＝η １ ｉ ｉ ｊ
表１ 某地区用电量
１月 ２ ０ ０ ３年 ２ ０ ０ ４年 ２ ０ ０ ５年 ２ ０ ０ ６年 ２ ０ ０ ７年 ２ ０ ０ ８年 ２ １ ． ８ ０ ２ ３ ． ８ ０ ２ ８ ． ８ ４ ３ ３ ． ０ ５ ３ ６ ． ０ ２ ３ ７ ． ２ ８ ２月 １ ８ ． ９ ８ １ ９ ． ９ ９ ２ ４ ． ２ ４ ３ ０ ． ７ ７ ３ ０ ． ９ ９ ３ ２ ３月 ２ ０ ． ９ ４ ２ ２ ． ９ ５ ２ ６ ． ７ ７ ３ ２ ． ２ ０ ３ ４ ． ８ ５ ３ ７ ． ２ ９ ４月 ２ ０ ． ５ ３ ２ ２ ． ９ ９ ２ ７ ． ０ １ ３ １ ． ５ ５ ３ ３ ． ４ ５ ３ ７ ． ６ ２ ５月 ２ ２ ． ０ ４ ２ ５ ． ６ ０ ２ ９ ． ９ １ ３ ４ ． ７ ９ ３ ６ ． ５ ３ ４ ０ ． ８ ７ ６月 ２ １ ． ９ ９ ２ ５ ． １ ８ ３ ０ ． ９ １ ３ ４ ． ３ ９ ３ ７ ． １ ０ ４ １ ． ２ ５ ７月 ２ １ ． ２ １ ２ ５ ． ６ ８ ３ ０ ． ２ ９ ３ ４ ． ３ ７ ３ ５ ． ２ ６ ４ ０ ． １ ８ ８月 １ ９ ． ９ ４ ２ ５ ． ２ ０ ２ ９ ． ７ ４ ３ ２ ． ５ ０ ３ ４ ． １ ２ ４ ０ ． ０ ７ ９月 １ ８ ． ９ ６ ２ ３ ． ０ ３ ２ ７ ． ４ ６ ３ ０ ． ６ ６ ３ １ ． ８ ５ ３ ９ ． ２ ２ １ ０月 ２ ０ ． ９ ０ ２ ６ ． ７ ０ ３ １ ． ３ ９ ３ ４ ． ７ １ ３ ６ ． ０ ３ ３ ９ ． ７ ５ １ １月 ２ ２ ． １ １ ２ ９ ． ０ ４ ３ ４ ． ９ ７ ３ ７ ． ９ ４ ３ ９ ． ５ ０ ４ ０ ． ０ ６
Ｒ Ｂ ＦＰ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃｐ ｏ ｗ ｅ ｒｌ ｏ ａ ｄ
１ ， ２ １ Ｌ Ｉ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ，Ｔ Ａ ＮＹ ａ ｎ ｇ ｈ ｏ ｎ ｇ
（ １ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃａ ｎ ｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈ ｕ ｎ ａ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ４ １ ０ ０ ８ ２ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｈ ｕ ｎ ａ ｎＴ ｒ ａ ｎ ｓ ｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄＴ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＣ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎＣ ｏ ． ，Ｌ ｔ ｄ ，Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ４ １ ０ ０ １ ５ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
收稿日期： ２ ０ １ ０－ ０ ４－ ２ ５ 作者简介： 李程（ １ ９ ７ ８－） ， 男， 湖南大学硕士研究生， 主要研究领域为人工智能。
ｘ ∑ ｗ （
ｉ ｊ ｊ ｊ ＝ １
（ ｋ ）
） ， 则
基金项 目： 国家自然基金 Ｎ ｏ ．５ ０ ６ ７ ７ ０ １ ４ ，博 士 点 专 项 基 金 Ｎ ｏ ． ２ ０ ０ ６ ０ ５ ３ ２ ０ ０ ２ ，及 湖 南 省 自 然 基 金 Ｎ ｏ ． ０ ６ Ｊ Ｊ ２ ０ ２ ４ ，０ ３ Ｇ Ｋ Ｙ ３ １ １ ５ ，０ ４ Ｆ Ｊ ２ ０ ０ ３ ， ０ ５ Ｇ Ｋ ２ ０ ０ ５的资助。
５ ］ 之构成 一 组 基 函 数 来 逼 近 未 知 函 数 ［ 。这里的
是电力系统中
一项 重 要 的 工 作， 是 电 力 系 统 运 行、 控制和规划不
、 关
６ ］ ７ ］ ８ ］ 联分析方法 ［ 、 相关分析法 ［ 、 灰色系统理论法［ 、
Ｒ Ｂ Ｆ神 经网 络由 一个 输入 层、 一 个隐 层和 一个输出 层组成， 如图 １所示。 隐层作用基函数选用高斯函 数， 设 输入 层的输 入为 Ｘ ＝ （ ｘ ， ｘ ， …， ｘ ， …， ｘ ） ， 实际输出为 Ｙ ＝ １ ２ ｊ ｎ （ ｙ ， ｙ ， …， ｙ ， …， ｙ ） 。 输入层 实现 从 Ｘ→ （ ｘ ）的 １ ２ ｋ ｐ ｉ （ ｘ ） 非线性映射， 输出层实现从 →ｙ ｉ ｋ的线性映射，