【基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法】
负荷预测是电力系统运行管理中的关键环节，它对于电力系统的稳定运行、资源优化配置以及电力市场交易具有重要意义。传统的负荷预测方法如回归分析和趋势预测在一定程度上能够满足基本需求，但随着电力系统复杂性的增加和大数据时代的到来，更先进、更精确的方法变得尤为重要。本文提出的“基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法”旨在提高短期负荷预测的准确性。
总体测辨法是一种数据分析技术，用于识别对目标变量（如电力负荷）有显著影响的因素。该方法通过对大量数据进行统计分析，筛选出对负荷变化起决定性作用的关键因子，例如温度、时间、经济指标等。这种方法能够帮助减少模型构建时的输入变量数量，避免过拟合现象，同时提高预测模型的解释性和可靠性。
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），特别是径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN），因其强大的非线性映射能力和自我学习能力，被广泛应用于负荷预测领域。RBFNN以其快速收敛速度和高精度预测性能，成为解决复杂问题的理想选择。在本文中，作者将经过总体测辨筛选出的主效应因素作为RBFNN的输入，构建负荷预测模型。
在模型构建过程中，首先利用历史数据对RBFNN进行训练，通过调整网络参数和结构，使得网络能够尽可能地拟合训练数据。然后，使用未参与训练的验证集数据来评估模型的泛化能力，以防止模型过拟合。通过对比预测结果与实际负荷数据，评估模型的预测精度。
实证研究表明，采用总体测辨筛选影响因素的预测方法相比未使用该方法的预测模型，平均预测精度提升了2.5%。这一提升意味着在实际应用中，可以更准确地预估电力系统的负荷变化，有助于电力调度和运营决策的优化。
此外，结合深度学习和机器学习的技术，可以进一步提升负荷预测的精确度。例如，深度学习中的递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）能够处理序列数据的时间依赖性，对负荷的动态变化有更强的捕捉能力。通过集成学习或强化学习策略，还可以整合多个模型的预测结果，以提升整体预测性能。
总结来说，本文提出的负荷预测方法融合了总体测辨和神经网络的优势，有效地提高了短期负荷预测的精度，对于电力系统的运行管理和优化具有积极的实践价值。未来的研究可继续探索如何结合更多的数据源和更先进的机器学习技术，以进一步提升负荷预测的准确性和稳定性。
