基于Elman神经网络的负荷预测研究

基于Elman神经网络的负荷预测研究

负荷预测在电力系统运行和规划中起着重要的作用。准确地预测负荷需求可以帮助电力公司优化发电计划、提高能源利用效率，并确保电网的稳定运行。在本文中，我们将介绍基于Elman神经网络的负荷预测方法，并提供相应的Matlab源代码。

Elman神经网络是一种递归神经网络，具有记忆能力，适用于序列数据的建模和预测。负荷预测可以看作是一个时间序列预测问题，因此Elman神经网络非常适合用于负荷预测任务。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。负荷数据通常具有明显的季节性和周期性，因此我们可以选择历史负荷数据作为训练数据，并将其划分为输入序列和目标序列。输入序列包含前一时刻的负荷数据，而目标序列包含当前时刻的负荷数据。

下面是用于加载和预处理数据的Matlab代码：

% 加载负荷数据
load('load_data.mat');

% 数据预处理
data =