一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法及系统

本发明公开了一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域，包括定义相似性度量标准，基于相似时间序列检索获取预测样本集；根据经验公式，计算并确定增量型回声状态网络神经元数量，并根据任务设置网络参数；利用预测样本集对增量型回声状态网络进行训练，利用训练好的网络进行预测。本发明所述方法通过采用相似时间序列检索技术，通过定量分析和比较时间序列的特征，快速定位到与目标负荷模式相似的历史数据，从而为负荷预测模型提供了更加精确的样本集；通过提出经验公式根据负荷数据的特性和预测任务的要求，自适应地调整隐藏层神经元的数量，实现网络结构的动态优化，提高了负荷预测的灵活性和准确性。