电力调度交换机短期负荷智能预测方法研究

针对电力调度交换机短期负荷预测,采用传统方法受到外界因素影响,导致预测效率较低,为了解决该问题,提出了基于神经网络短期负荷智能预测。综合时间和气温数据,设计训练样本选取流程。根据选取结果,分析神经网络接入方式,通过明确输入、输出和隐含层节点数量,对不同神经元进行训练,形成10-6-1的神经网络结构。在该结构下,计算一天某刻负荷均值和方差,并对温度和天气数据分别进行量化和编码处理,由此实现短期负荷智能预测。通过对比结果可知,该方法最高预测效率可达到98%,为电力调度交换机稳定运行提供数据支持。