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基于ARNN的园区短期电力负荷预测研究
一、引言
随着社会的快速发展和科技的日新月异,电力负荷预测已成为园区能源管理的重要环节。准确预测园区短期电力负荷,不仅有助于优化电力资源配置,减少能源浪费,还能为电力市场的稳定运行提供科学依据。传统的电力负荷预测方法,如线性回归和时间序列分析等,往往无法充分应对复杂多变的园区电力负荷模式。因此,本文提出了基于ARNN(自回归神经网络)的园区短期电力负荷预测模型,以解决这一实际问题。
二、研究背景及意义
随着人工智能技术的不断发展,神经网络在各个领域得到了广泛应用。其中,自回归神经网络(ARNN)以其强大的自学习和自适应能力,在处理时间序列数据方面表现出色
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