文章标题：基于神经网络的船舶综合电力系统负荷组合预测研究

文章作者：严文博, 黄云辉, 熊斌宇, 唐金锐, 王栋, 周克亮
关 键 字：船舶电力系统;负荷预测;BP神经网络;RBF神经网络
文章摘要：随着纯电动船舶的高速发展，其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出，为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法，旨在提高预测精度。首先，分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后，研究基于典型神经网络的船舶综合电力系统负荷预测方法，揭示其在复杂工况下预测的局限性。针对以上问题，提出了基于BP和RBF神经网络相结合的船舶综合电力系统负荷组合预测方法。此组合预测方法集合了BP和RBF神经网络模型的优势，提高了预测模型的泛化能力和容错率。最后，以江苏某纯电动船舶为实际算例，针对复杂工况下的船舶综合电力系统负荷进行对比预测。结果表明，所提方法与单一预测算法相比，预测精度从96.63%提高至98.98%。