【基于相似日和RBF神经网络的短期电力负荷预测】是一种预测电力系统短期负荷的方法，它结合了历史相似日的数据和径向基函数（RBF）神经网络的预测能力。在短期电力负荷预测中，选择合适的相似日作为训练样本能够简化训练过程并提高预测准确性。该方法针对积温效应对相似日选取的影响，提出了基于综合相似度的选取方法。通过分别计算温度和其他负荷影响因素的相似度，然后根据综合相似度来确定最匹配的相似日。
在积温效应的处理上，由于温度对电力负荷的影响不仅限于当日，连续的高温或低温会积累并影响后续的负荷情况。因此，该方法引入动态相似度的概念，以考虑前几日温度变化对当前负荷的影响。计算温度序列的动态相似度时，采用了考虑积温效应的权重系数，以适应温度因素对负荷变化的敏感性。
RBF神经网络因其强大的非线性映射能力在短期电力负荷预测中被广泛应用。然而，传统的RBF网络在处理小样本数据时，其隐含层参数设置可能不够理想。为了解决这个问题，论文提出了一种改进的RBF神经网络。通过减聚类算法对训练样本进行预处理，根据聚类结果设定模糊c-means聚类的初始值。接着，应用模糊c-means聚类算法优化RBF神经网络的隐含层参数，以提高模型的预测性能。这种方法特别适用于基于相似日数据的小样本RBF模型。
整个预测过程包括以下步骤：1）分析负荷影响因素，如气象条件和日期类型，将非数值影响因素进行量化处理；2）计算温度序列的动态相似度，考虑积温效应；3）根据综合相似度选取相似日；4）使用减聚类算法处理训练样本；5）利用模糊c-means聚类优化RBF神经网络的隐含层参数；6）结合相似日数据和优化后的RBF网络进行短期电力负荷预测。
通过实际电力负荷数据的仿真分析，该方法的有效性得到了验证。这种方法不仅提高了预测精度，还减少了训练复杂度，对于电力系统的调度和管理提供了更准确的预测依据。同时，这种方法对于其他领域中需要处理小样本和非线性问题的预测任务也有一定的借鉴价值。
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