基于Elman神经网络改进ARIMA模型的网络负荷预测研究

基于Elman神经网络在电力负荷预测中的研究作者：宋明达赵宇红来源：《科技风》2020年第11期摘;要：针对某地区一个月的电力系统负荷数据进行了研究，建立Elman[1]神经网络网络模型，运用MATLAB工具箱，对Elman神经网络在神经元个数设置，节点层数及训练数据个数的选择进行了研究，同时与BP神经网络[2]做了预测数据比较分析。

验证了Elman神经网络模型在电力负荷预测[3]中的准确性与可行性，相比较于BP神经网络的Elman神经网络具有训练速度快准确度高的优点。

关键词：Elman神经网络;电力系统负荷;BP神经网络;预测Abstract：This paper studies the power system load data of a region for one month，establishes the Elman neural network model，and uses the MATLAB toolbox to select the number of neurons，the number of node layers and the number of training data for the Elman neural network.The research was carried out，and the BP neural network was compared and analyzed.The accuracy and feasibility of the Elman neural network model in power load forecasting are pared with theBP neural network，the Elman neural network has the advantages of high training speed and high accuracy.Key words：Elman neural network;power system load，BP neural network;prediction利用神經网络进行电力负荷预测时，通常是将从电力系统收集到的精确的统计数据和资料，用于作为电力负荷的原始依据，考虑当前的用电量和历史负荷数据，同时还应充分注意到电力系统某些重要的系统运行特性，包括在当地的自然气候条件、人文社会活动，经济增长速度影响的条件下，所研究出一整套的系统的负荷预测的数学方法[6]。

基于Elman神经网络的负荷预测研究摘要：电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，其负荷变化具有明显的周期性，文章采用Elman神经网络与BP神经网络建立模型，提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。

对某电网实际历史数据进行仿真预测，经研究发现，Elman模型具有收敛速度快、预测精度高的特点，同时表明利用Elman回归神经网络建模对某电网负荷进行预测是完全可行的，在负荷预测领域有着较好的应用前景。

关键词：电力系统规划；神经网络；负荷预测引言经济的高速发展带来了城市化与工业生产规模的不断发展，也使得城市供电系统的供需矛盾变得日益突出起来，特别是夏季，城市电力紧缺的现象越来越普遍。

进行供电量的预测不仅可以为合理分配现有的电力资源，新建或者扩建、改建电厂提供可靠的依据，而且也是影响到居民正常工作和生活基本保障的一个重要问题。

因此，寻找城市供电量的规律性，预测今后几年的供电量，不仅对于城市建设与城市管理有着重要的指导意义，而且也与居民的日常工作和生活息息相关。

因此电力负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容，是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理的基础。

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)具有很强的学习和映射能力，能够以任意精度模拟复杂的非线性关系，其关键是建立合适的数学模型，提高预测的精度。

本文基于Elman神经网络的中期负荷预测模型，模型算法采用改进的BP算法，即自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法。

本文研究了某电网历史负荷数据特点，预测未来一年特殊时间点的负荷值，经仿真计算，证明了该方法的有效性和适用性。

1某电网负荷特性分析应用人工神经网络进行负荷预测，也就是要依靠负荷的历史记录，对未来的负荷做出预报。

建立负荷预测的人工神经网络数学模型，首先必须确定影响负荷的变化因素，也就是要确定人工神经网络的输入量。

为此，要先从负荷的历史记录中，找出系统负荷变化的规律和特性。

基于Elman型神经网络集中供热负荷预测模型的研究
崔高健;凡东生;曲永利
【期刊名称】《建筑节能》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】集中供热的负荷预测是在掌握负荷变化规律的基础上,充分考虑各种影响因素之后,以一定的精确度预测未来某一时刻的负荷,提高集中供热管网系统的运行效率、可靠性和经济性.建立了基于Elman型神经网络的集中供热负荷预测模型,用Matlab仿真验证Elman神经网络具有学习效率高、逼近速度快、泛化能力强等优点,实例预测证明了Elman神经网络控制器适用于集中供热负荷预测模型.
【总页数】3页(P9-11)
【作者】崔高健;凡东生;曲永利
【作者单位】长春工业大学机电工程学院,长春,130012;长春工业大学机电工程学院,长春,130012;长春工业大学机电工程学院,长春,130012
【正文语种】中文
【中图分类】TU832.1+1
【相关文献】
1.基于PSO-Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究 [J], 刘远龙;龚文杰;徐超;张智晟;张伟;王鑫;赵建伟
2.基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究 [J], 乔新
3.基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究 [J], 石黄霞;何颖;董晓红
4.基于Elman神经网络算法的电力负荷预测模型研究 [J], 李文
5.基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 [J], 杨嘉;吴祥生;王宁;张敏琦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Elman神经网络与ARIMA模型对流感发病率预测效果的比较孙锦峰;耿云亮;郭奕瑞;王高帅;高飞飞;刘晓田;尤爱国;王重建【摘要】Aim:To compare the efficiency of Elman neural network model and autoregressive integrated moving aver -age( ARIMA) model to predict the incidence of influenza .Methods:Elman neural network model and ARIMA model were established using the epidemic data of influenza in Henan Province from January 1, 2006 to December 31, 2010, and the predictive performance was measured and accessed using the data from January 1 to December 31, 2011.Results:The op-timal ARIMA model was ARIMA(1,0,0)model, the optimal Elman neural network model was 4-12-1-1.The mean abso-lute error ( MAE) , mean error rate ( MER) and nonlinear correlation coefficient ( RNL) of prediction results of the test set using the optimal ARIMA model and Elman neural network model were 0.133, 0.238, 0.708 and 0.152, 0.271, 0.725, respectively.Conclusion:The predictive efficiency of models based on time series and Elman neural network model is e -quivalent ,and they perform well in predicting the incidence of influenza .%目的：比较Elman神经网络模型与自回归移动平均（ ARIMA）模型对流感发病率预测的效果。

基于Elman神经网络的电力负荷预测【摘要】电力系统负荷预测的水平已成为衡量电力系统运行管理现代化的标志之一。

精确的短期负荷预测，对电力系统的生产安排、经济调度和安全分析都起着十分重要的作用，也直接影响着电力企业的经济效益。

研究具有适应性变特性能力的ELMAN神经网络预测模型，如单隐含层ELMAN回归神经网络模型，双隐含层ELMAN神经网络模型及三隐含层ELMAN神经网络模型，ELMAN神经网络是在多层前向BP网络中引入特殊关联层，形成有记忆能力的网络，从而反映电力负荷预测系统的非线性和动态特性，解决了静态前馈BP神经网络对动态系统进行辨识效果差的问题。

【关键词】负荷预测；人工神经网络；Elman神经网络；MATLAB语言；编程；进行仿真；提高精度前言电力系统负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件和社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来特定时刻的负荷数据。

1 电力负荷预测概述1.1 负荷预测的概念负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值。

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。

1.2 负荷预测的步骤（1）资料的搜集和整理。

（2）对资料进行分析处理。

（3）建立预测模型。

（4）预测结果评价。

（5）负荷预测管理。

2 基于ELMAN神经网络负荷预测结果比较2.1 ELMAN神经网络的基本概述ELMAN网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。

ELMAN网络具有与多层前向网络相似的多层结构。

它的主要结构是前馈连接，包括输入层、隐含层、输出层，其连接权可以进行学习修正；反馈连接由一组“结构” 单元构成，用来记忆前一时刻的输出值，其连接权值是固定的。

基于Elman神经网络的短期负荷预测
电力系统短期负荷预测是电力系统调度工作中一项非常重要的内容,是电力系统安全、经济、可靠运行的基础。

负荷预测的精度直接影响到电力系统的经济性和稳定性。

因此,电力系统短期负荷预测一直是国内外学者研究的重点方向之一。

研究表明,在众多负荷的影响因素中,气象因素对电力系统负荷影响最为显著。

本文针对杭州地区进行负荷特性分析,并对数据进行了前期处理,采用相似度法探讨了各气象因素对负荷的影响。

近年来,人工神经网络作为一种智能算法在电力系统短期负荷预测中得到广泛研究和应用。

但在应用中,主要采用BP神经网络,BP神经网络作为一种静态网络,在负荷预测过程中易陷入局部最小点,其预测效果不是很理想。

本文提出采用具有动态递归性的Elman神经网络建立电力系统短期负荷预测模型,利用历史数据验证表明其效果明显优于BP模型。

考虑到地区电网负荷受气象因素影响较大,本文提出了综合考虑气象因子的处理方法。

该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点。

同时,基于学习算法、激励函数和网络结构对模型进行改进。

改进后的模型考虑了电网的动态特性,减少了神经网络输入量,增强了负荷预测模型的适应性。

采用杭州地区实际数据对提出的方法和模型进行验证,结果显示该方法和模型能明显提高负荷预测精度。

针对光伏并网对短期负荷预测的影响,本文对光伏发电量的物理模型和预测模型进行了分析,并建立了光伏发电量预测模型。

同时提出来对光伏发电削峰容量的一种计算方法,采用杭州地区的历史数据
进行了计算,表明了光伏发电系统具有不可忽视的容量价值。

基于Elman神经网络在电力负荷预测中的研究引言随着电力需求的不断增加，电力负荷预测一直是电力系统运行和规划中的重要问题。

准确的电力负荷预测可以帮助电力系统运营商和规划者做出合理的决策，包括发电计划、设备运行和维护等。

电力负荷预测一直是电力系统领域的研究热点之一。

Elman神经网络简介Elman神经网络是一种反馈神经网络，最早由Jeffrey Elman于1990年提出。

它是一种前向结构的神经网络，在隐藏层和输入层之间增加了一层Context层，用于存储前一时刻隐藏层的输出。

这种结构使得Elman神经网络能够对时间序列数据进行建模，并具有较好的时序预测能力。

Elman神经网络的结构如下图所示：(插入Elman神经网络结构图)在Elman神经网络中，Context层的输出会在下一时刻成为隐藏层的输入，因此网络能够记忆之前的状态，从而在时间序列预测中具有优势。

Elman神经网络的训练算法通常采用反向传播算法，可以通过大量的历史数据进行有效的训练，从而提高预测的准确性。

基于Elman神经网络的电力负荷预测电力负荷预测是一个典型的时间序列预测问题。

基于Elman神经网络的电力负荷预测通常包括以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：需要采集历史电力负荷数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以保证数据的质量和一致性。

2. 网络结构设计：接下来，需要设计Elman神经网络的结构，包括输入层、隐藏层、Context层和输出层的神经元数量、连接方式等。

通常可以通过交叉验证等方法来选择合适的网络结构参数。

3. 数据集划分：将采集到的历史数据集划分为训练集和测试集，通常采用时间滑动窗口的方法进行划分，以保证训练集和测试集之间的数据不重叠。

4. 网络训练：利用训练集对设计好的Elman神经网络进行训练，通常采用反向传播算法，并结合动量法、权重衰减等方法进行优化。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的Elman神经网络模型进行评估，通常采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的预测准确性。

电力系统中的负荷预测问题研究概述电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一。

为确保电力供应的稳定和安全，准确预测负荷变化是非常重要的。

负荷预测是指对未来一段时间内电力系统负荷的变化进行估计，以便电力公司和系统运营商合理规划和安排电力供应。

负荷预测涉及到多个因素，如天气、季节、节假日等，需要借助先进的预测模型和方法来进行准确预测。

传统方法在过去的几十年中，传统的负荷预测方法主要基于统计学模型。

这些模型通过分析历史数据来推断未来负荷。

其中最常用的方法是基于回归分析的时间序列模型，如ARIMA模型、指数平滑法和季节性分解法。

尽管这些方法在某些情况下可以得到较好的预测结果，但随着电力系统的复杂性和数据的丰富性增加，它们逐渐显示出一些局限性。

挑战和现代方法负荷预测面临许多挑战，包括负荷的非线性、不确定性和复杂性。

为了应对这些挑战，研究人员提出了许多基于机器学习的现代方法。

一种常用的现代方法是基于人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的负荷预测模型。

ANN模型是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，通过多层神经元的连接和权重调整来学习输入和输出之间的非线性关系。

ANN模型能够自动捕捉负荷变化中的复杂模式和关联，从而提高预测准确度。

另一种常见的方法是基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的负荷预测模型。

SVM模型是一种通过将数据映射到高维空间来解决非线性问题的机器学习方法。

它通过寻找一个最优的超平面来划分不同类别的数据，从而达到最佳的分类效果。

在负荷预测中，SVM模型可以将负荷数据映射到高维特征空间，通过构建一个分类边界来预测未来的负荷。

此外，还有一些其他的现代方法如基于决策树的模型、基于遗传算法的模型等，它们都在一定程度上改善了负荷预测的准确性。

应用案例负荷预测在电力系统中有广泛的应用。

电力公司和系统运营商可以利用负荷预测来优化电力供应和调度，合理安排电力发电和输电计划。

基于Elman神经网络在电力负荷预测中的研究一、Elman神经网络概述Elman神经网络是一种常用的循环神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层中的神经元与自身的前一时刻的输出相连，通过这种形式来实现对时间序列数据的建模。

Elman神经网络的结构简单，易于实现，对于时间序列数据的处理具有很好的效果，因此在电力负荷预测中得到了广泛的应用。

二、Elman神经网络在电力负荷预测中的应用1. 数据准备在进行电力负荷预测之前，需要对历史数据进行处理和准备。

通常情况下，会选择一定时期内的历史负荷数据作为训练样本，将其划分为输入数据和输出数据。

输入数据通常包括历史负荷数据以及其他影响因素，如天气、季节等；输出数据则是未来一段时间内的负荷数据。

这些数据经过适当的归一化处理后，即可作为Elman神经网络的训练样本。

2. 模型训练在数据准备完成后，即可开始对Elman神经网络进行训练。

在训练过程中，需要确定网络结构、学习率、迭代次数等参数，并通过迭代优化来不断调整网络参数，使得网络在训练集上的拟合效果逐渐提升。

通过大量的训练样本和充分的训练，Elman神经网络可以逐渐学习到历史负荷数据之间的内在规律和关联，从而实现对未来负荷的预测。

3. 预测应用在模型训练完成后，即可将Elman神经网络应用于实际的负荷预测中。

通过将未来一定时期内的输入数据输入到经过训练的网络中，即可得到对应的负荷预测结果。

这些预测结果可以为电力系统的运行调度和规划提供重要依据，有助于提高电力系统的运行效率和负荷调度的合理性。

三、Elman神经网络在电力负荷预测中的性能评估为了评估Elman神经网络在电力负荷预测中的性能，一般会采用一些常见的评价指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等来衡量其预测效果。

还可以采用实际数据与预测数据的对比图来直观地观察其预测效果。

通过这些评价方法，可以客观地评估Elman神经网络在电力负荷预测中的表现，并为进一步的改进和优化提供参考依据。

清空环境变量clc;clear allclose allnntwarn off;数据载入load data;a=data;选取训练数据和测试数据for i=1:6p(i,:)=[a(i,:),a(i+1,:),a(i+2,:)];end% 训练数据输入p_train=p(1:5,:);% 训练数据输出t_train=a(4:8,:);% 测试数据输入p_test=p(6,:);% 测试数据输出t_test=a(9,:);% 为适应网络结构做转置p_train=p_train';t_train=t_train';p_test=p_test';网络的建立和训练利用循环，设置不同的隐藏层神经元个数nn=[7 11 14 18];for i=1:4threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];% 建立Elman神经网络隐藏层为nn(i)个神经元net=newelm(threshold,[nn(i),3],{'tansig','purelin'});% 设置网络训练参数net.trainparam.epochs=1000;net.trainparam.show=20;% 初始化网络net=init(net);% Elman网络训练net=train(net,p_train,t_train);% 预测数据y=sim(net,p_test);% 计算误差error(i,:)=y'-t_test;end通过作图观察不同隐藏层神经元个数时，网络的预测效果plot(1:1:3,error(1,:),'-ro','linewidth',2);hold on;plot(1:1:3,error(2,:),'b:x','linewidth',2);hold on;plot(1:1:3,error(3,:),'k-.s','linewidth',2);hold on;plot(1:1:3,error(4,:),'c--d','linewidth',2); title('Elman预测误差图')set(gca,'Xtick',[1:3])legend('7','11','14','18','location','best') xlabel('时间点')ylabel('误差')hold off;。

基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究石黄霞;何颖;董晓红【摘要】In order to improve the precision of forecasting of power load, in this paper, a Elman ar-tifical neural network ( ANN) approach for load forecasting is proposed and the model based on Elman neural network. In the training algorithm of the network, a back-propagation algorithm with adaptive learning speed and momentum gradient-falling is used, the forecasting model tested by actual data from Urmqi electric network, simulation results indicate that the forecasting for power load based on Elman neural network features quick convergence speed and high forecasting precision.%为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】3页(P85-87)【关键词】Elman神经网络;预测模型;电力负荷;仿真【作者】石黄霞;何颖;董晓红【作者单位】新疆工程学院电气与信息工程系,乌鲁木齐830091;新疆工程学院电气与信息工程系,乌鲁木齐830091;新疆工程学院电气与信息工程系,乌鲁木齐830091【正文语种】中文【中图分类】TM7150 引言电力系统由电力网、电力用户共同组成。

基于神经网络模型的电力负荷预测电力负荷预测是电力系统管理中的一个重要问题，其精度对于确保电力系统的安全可靠运行至关重要。

传统的电力负荷预测方法采用统计模型，如ARIMA、指数平滑等，但这些方法只能反映历史数据的趋势和周期性，对于突发事件的响应能力较弱。

近年来，随着人工智能技术的发展，基于神经网络的电力负荷预测模型受到了更多的关注。

一、神经网络模型原理神经网络是一种计算模型，模仿人类大脑对信息的处理方式。

它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并进行加权和运算，然后通过一个激活函数输出结果。

神经网络模型可以通过训练来学习输入和输出之间的关系，从而进行预测、分类或降维等任务。

常见的神经网络模型包括感知机、多层感知机、循环神经网络和卷积神经网络等。

二、基于神经网络模型的电力负荷预测方法基于神经网络的电力负荷预测模型一般采用多层感知机或循环神经网络。

其中，多层感知机模型是一种前馈神经网络，能够处理线性和非线性问题。

循环神经网络模型则可以对时间序列数据进行建模，能够捕捉时间依赖性和长期记忆。

在建立神经网络模型前，需要进行数据的预处理，包括数据清洗、归一化等。

然后将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。

其中，训练集用于训练神经网络模型，验证集用于调整模型参数和判断过拟合情况，测试集用于评估模型的性能。

三、基于神经网络模型的电力负荷预测案例以国内某电力公司2015年1月-12月的负荷数据为例，使用多层感知机模型和循环神经网络模型进行电力负荷预测。

对于多层感知机模型，采用5-3-1的结构，即输入层有5个神经元，隐层为3个神经元，输出层为1个神经元。

对于循环神经网络模型，采用LSTM（Long Short-Term Memory）模型，包括一个LSTM层和一个全连接层。

经过训练后，多层感知机模型的均方误差为0.0024，循环神经网络模型的均方误差为0.0012，表明两种模型均能较好地拟合数据，并能够进行较为准确的负荷预测。

基于Elman神经网络的短期负荷预测基于Elman神经网络的短期负荷预测引言：随着社会经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力需求呈现出快速增长的趋势。

为了能够有效地调配电力资源，准确预测短期负荷变化成为电力系统运行和规划中的重要问题。

传统方法在短期负荷预测中存在一些不足，如数据处理复杂、模型精度难以控制等。

借助Elman神经网络的优势，可以更好地处理这些问题，并实现准确的短期负荷预测。

一、Elman神经网络的基本原理Elman神经网络是一种递归神经网络，递归神经网络是一类具有反馈连接的神经网络，具有记忆功能。

与传统的前馈神经网络不同，Elman神经网络在隐藏层中增加了一个前一时刻输出状态连接，通过存储上一时刻的信息，能够更好地处理具有时间相关性的数据，如时间序列预测问题。

Elman神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层、输出层和上一时刻状态层。

输入层负责接收输入数据，隐藏层通过激活函数将输入数据与上一时刻状态进行加权求和，并输出给输出层，输出层经过线性变换后得到最后的预测结果。

上一时刻状态层则负责将隐藏层的输出值传递给下一时刻。

二、基于Elman神经网络的短期负荷预测方法短期负荷预测是指在较短的时间范围内（一天或几天），根据历史负荷数据和相关环境变量，预测未来电力系统负荷的变化趋势。

以下是基于Elman神经网络的短期负荷预测方法的基本步骤：1. 数据预处理：收集历史负荷数据和环境变量，对数据进行清洗和归一化处理，确保数据的可用性和准确性。

2. 网络构建：根据问题的复杂程度和预测精度要求，确定网络的输入和输出层数，设置隐藏层神经元的个数和激活函数。

3. 网络训练：通过将历史数据输入网络进行训练，调整网络的权重和偏置，以减小实际输出值与期望输出值之间的误差。

4. 网络预测：使用训练好的网络模型，将新的输入数据（包括历史负荷和环境变量）输入网络，得到对未来负荷的预测结果。

5. 模型评估：根据预测结果与真实值进行比较，评估模型的准确性和可靠性，针对不同情况进行优化调整。

基于Elman网络的电力负荷预测研究作者：井望隆潘玉民来源：《电脑知识与技术》2013年第16期摘要：电力系统负荷与诸多影响因素之间是一种强耦合、多变量、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性。

传统预测方法精度不高，而采用动态回归神经网络（Elman）能更直接、更有效地反映系统的动态特性。

该文建立了基于Elman神经网络的电力负荷预测模型，通过MATLAB仿真预测，对比Elman神经网络和BP神经网络的预测效果。

仿真实验证明了Elman神经网络具有良好的动态特性、较快的训练速度、高精度等特点，表明Elman预测模型是一种新颖、可靠的负荷预测方法。

关键词：电力负荷；Elman网络；BP网络；预测中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）16-3871-04电力系统时序负荷的准确预测是实现现代控制的前提之一，也是电力系统规划和运行研究的重要内容。

负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求作出的预测[1]。

电力系统负荷预测也是电力生产部门的重要工作之一，通过准确的负荷预测，可以经济合理地安排机组启停，减少旋转备用容量，合理安排检修计划，降低发电成本，提高经济效益。

此外，它也是电力市场中电价制定的基础。

负荷预测对电力系统控制、运行和计划都有着重要意义。

电力系统负荷变化一方面受许多不确定因素的影响，负荷变化会存在随机波动，另一方面又具有周期性，这也使得负荷预测曲线具有相似性。

同时，由于受天气、节假日等特殊情况的影响，又使负荷变化出现异常。

由于神经网络具有较强的非线性映射特性，它常用于负荷预测。

近年来，人工神经网络越来越引起控制理论工作者的极大兴趣。

人工神经网络是一个能够学习，能够总结归纳的系统，也就是说它能够通过已知数据的实验运用来学习和归纳总结。

人工神经网络通过对局部情况的对照比较（而这些比较是基于不同情况下的自动学习和要实际解决问题的复杂性所决定的），它能够推理产生一个可以自动识别的系统。

基于Elman神经网络的预测控制研究及应用的开题
报告
一、研究背景与意义
在控制领域中，预测控制算法是一种常用的控制方法，它可以对未
来的系统状态进行预测并采取相应的控制策略，以达到控制目标。

而Elman神经网络是一种递归神经网络，具有很强的模型拟合能力和非线性映射能力，被广泛地应用于预测控制领域。

本文将以Elman神经网络为研究对象，探讨其在预测控制方面的应用。

主要研究内容包括：
1. 建立基于Elman神经网络的预测模型，实现系统状态的预测；
2. 设计基于模型预测控制算法，采取动态控制策略；
3. 在电力控制系统中进行仿真实验，验证Elman神经网络在预测控制领域的优越性。

二、研究内容及方法
1. Elman神经网络预测模型：通过对Elman神经网络结构进行分析，建立基于Elman神经网络的预测模型，并利用历史数据训练网络，以预
测未来系统状态。

2. 模型预测控制算法：利用预测模型预测未来系统状态，根据控制
目标设计动态控制策略，并将控制信号输入到系统中，以实现控制目标。

3. 仿真实验：以电力控制系统为研究对象，通过Matlab等仿真软件搭建仿真模型，进行仿真实验，验证Elman神经网络在预测控制领域的
优越性。

三、预期成果及意义
1. 建立了基于Elman神经网络的预测模型及模型预测控制算法，为预测控制领域提供了一种新的控制方法。

2. 验证了Elman神经网络在预测控制领域具有很好的预测效果和控制性能，可为电力控制系统的优化设计提供参考。

3. 为基于神经网络的控制算法在实际工程项目中的应用提供了理论基础和技术支持，具有一定的实用价值和推广意义。