一种基于前馈神经网络和时间序列的中期负荷预测方法

本发明公开了一种基于前馈神经网络和时间序列的中期负荷预测方法，包括如下步骤：步骤1，建立进出电力基础负荷预测模型；步骤2，建立针对温度累积效应对负荷影响预测修正模型；步骤3，建立针对湿度变化下对负荷影响预测修正模型；步骤4，建立考虑湿度、温度与负荷变化关系后，气象敏感负荷预测模型；步骤5，建立总负荷预测模型；步骤6，采用样本符合数据对模型精度精度进行评价。本发明将气象预测信息和节假日信息纳入负荷预测模型，基于时间序列方法和前馈神经网络建立负荷预测模型，以提升对于负荷预测的精度。