基于双储备池回声状态网的电力负荷预测

来源期刊：控制工程2020年第6期

论文作者：庄仲 伍铭妍 刘冲

文章页码：1032 - 1036

关键词：电力负荷预测;回声状态网;双储备池;梯度下降法;

摘    要：精确的电力负荷预测不仅在发电侧优化能源产能,而且在供给侧实现经济调度、绿色用电。调度工作能够根据预测负荷峰值科学有效的实现电网安全可靠运行。首先,提出了一种包含两个储备池的新型回声状态网预测方法,来预测每日电力负荷;其次,在传统的回声状态网的基础上,选取两个储备池进行串行连接,得到一种新型的回声状态网（Echo State Network with Double Reservoir, called DR-ESN）。DR-ESN能够更加有效的提取预测对象的特征信息,从而可以得到精度更高的预测结果;并利用批量梯度和岭回归算法来优化训练过程中的DR-ESN的6个参数。对广州市的实际用电量进行仿真,所得结果表明了预测方法的有效性。