翻译-人工神经网络在短期负荷预测中的应用

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人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

ＭＡＴＬ．ＡＢ７０神经网络工具箱进行仿真实验。通过调整网络隐层、出层的传递函数，输隐层神经元个数，网络训练方法，ＬＭ算法的ＢＢｃ对 — Ｐ（ａｋＰｏａａｉｎ模型作了训练速度、测精度、广ｒｐｇｔ）ｏ预推能力等性能的比较，该网络精确度较高。但也使应该注意到，神经网络还存在一些问题，如训练样本、网络结构、过拟合问题等，因此还可以做进一
度。实验仿真结果表明，方法预测短期电力负荷，以得到令人满意的训练速度及预测精度。此可
关键词：工神经网络；期负荷预测；Ｐ算法；ｅｅｂｒ— ｒｕｒｔ法人短ＢＬｖｎｅｇＭａｑａｄ算
法—— ＬｖｎｅｇＭａｑａｄｅｅｂｒ — ｒｕｒｔ算法进行训练，提
高了电力负荷预测的快速性和准确性，其非常使适合于人工神经网络训练。对中小型网络而言，
该算法优势尤其突出。以某地区负荷有功功率的数据为背景，用运
化的方法。采用ＭＡＴＡ的神经网络工具箱建立了一个单隐层的ＢＬＢＰ神经网络模型和预测流程，用２个采４输人人工神经网络模型预测每天的整点负荷，且讨论了如何进一步通过改变网络参数以提高负荷预测精并

GRU神经网络短期电力负荷预测研究

GRU神经网络短期电力负荷预测研究随着智能电网的快速发展，针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题，提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法，方法首先对输入的历史数据，包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码，从而将输入数据进行压缩，然后利用多层GRU构建神经网络，从而预测电力负荷，实例结果表明，将文本提出的电力负荷预测模型能有效预测电力负荷的日变化，与其它常用模型进行比对，预测误差更小，精度更高。

标签：智能电网；神经网络；电力负荷预测；栈式自编码Abstract：With the rapid development of smart grid， a short-term load forecasting method based on stack self-coding and GRU neural network is proposed. Methods the input historical data，including power load，weather information and holiday information，are compressed by stack self-coding，and then the neural network is constructed using multi-layer GRU to predict the power load. The results show that the proposed power load forecasting model can effectively predict the diurnal variation of power load，and compared with other commonly used models，the forecasting error is smaller and the accuracy is higher.Keywords：smart grid；neural network；power load forecasting；stack self-coding1 概述电力负荷预测包括长期电力负荷预测、中期电力负荷和短期电力负荷。

外文翻译---人工神经网络

英文文献英文资料：Artificial neural networks (ANNs) to ArtificialNeuralNetworks, abbreviations also referred to as the neural network (NNs) or called connection model (ConnectionistModel), it is a kind of model animals neural network behavior characteristic, distributed parallel information processing algorithm mathematical model. This network rely on the complexity of the system, through the adjustment of mutual connection between nodes internal relations, so as to achieve the purpose of processing information. Artificial neural network has since learning and adaptive ability, can provide in advance of a batch of through mutual correspond of the input/output data, analyze master the law of potential between, according to the final rule, with a new input data to calculate, this study analyzed the output of the process is called the "training". Artificial neural network is made of a number of nonlinear interconnected processing unit, adaptive information processing system. It is in the modern neuroscience research results is proposed on the basis of, trying to simulate brain neural network processing, memory information way information processing. Artificial neural network has four basic characteristics:(1) the nonlinear relationship is the nature of the nonlinear common characteristics. The wisdom of the brain is a kind of non-linear phenomena. Artificial neurons in the activation or inhibit the two different state, this kind of behavior in mathematics performance for a nonlinear relationship. Has the threshold of neurons in the network formed by the has better properties, can improve the fault tolerance and storage capacity.(2) the limitations a neural network by DuoGe neurons widely usually connected to. A system of the overall behavior depends not only on the characteristics of single neurons, and may mainly by the unit the interaction between the, connected to the. Through a large number of connection between units simulation of the brain limitations. Associative memory is a typical example of limitations.(3) very qualitative artificial neural network is adaptive, self-organizing, learning ability. Neural network not only handling information can have all sorts of change, and in the treatment of the information at the same time, the nonlinear dynamic system itself is changing. Often by iterative process description of the power system evolution.(4) the convexity a system evolution direction, in certain conditions will depend on a particular state function. For example energy function, it is corresponding to the extreme value of the system stable state. The convexity refers to the function extreme value, it has DuoGe DuoGe system has a stable equilibrium state, this will cause the system to the diversity of evolution.Artificial neural network, the unit can mean different neurons process of the object, such as characteristics, letters, concept, or some meaningful abstract model. The type of network processing unit is divided into three categories: input unit, output unit and hidden units. Input unit accept outside the world of signal and data; Output unit of output system processing results; Hidden unit is in input and output unit, not between by external observation unit. The system The connections between neurons right value reflect the connection between the unit strength, information processing and embodied in the network said the processing unit in the connections. Artificial neural network is a kind of the procedures, and adaptability, brain style of information processing, its essence is through the network of transformation and dynamic behaviors have akind of parallel distributed information processing function, and in different levels and imitate people cranial nerve system level of information processing function. It is involved in neuroscience, thinking science, artificial intelligence, computer science, etc DuoGe field cross discipline.Artificial neural network is used the parallel distributed system, with the traditional artificial intelligence and information processing technology completely different mechanism, overcome traditional based on logic of the symbols of the artificial intelligence in the processing of intuition and unstructured information of defects, with the adaptive, self-organization and real-time characteristic of the study.Development historyIn 1943, psychologists W.S.M cCulloch and mathematical logic W.P home its established the neural network and the math model, called MP model. They put forward by MP model of the neuron network structure and formal mathematical description method, and prove the individual neurons can perform the logic function, so as to create artificial neural network research era. In 1949, the psychologist put forward the idea of synaptic contact strength variable. In the s, the artificial neural network to further development, a more perfect neural network model was put forward, including perceptron and adaptive linear elements etc. M.M insky, analyzed carefully to Perceptron as a representative of the neural network system function and limitations in 1969 after the publication of the book "Perceptron, and points out that the sensor can't solve problems high order predicate. Their arguments greatly influenced the research into the neural network, and at that time serial computer and the achievement of the artificial intelligence, covering up development new computer and new ways of artificial intelligence and the necessity and urgency, make artificial neural network of research at a low. During this time, some of the artificial neural network of the researchers remains committed to this study, presented to meet resonance theory (ART nets), self-organizing mapping, cognitive machine network, but the neural network theory study mathematics. The research for neural network of research and development has laid a foundation. In 1982, the California institute of J.J.H physicists opfield Hopfield neural grid model proposed, and introduces "calculation energy" concept, gives the network stability judgment. In 1984, he again put forward the continuous time Hopfield neural network model for the neural computers, the study of the pioneering work, creating a neural network for associative memory and optimization calculation, the new way of a powerful impetus to the research into the neural network, in 1985, and scholars have proposed a wave ears, the study boltzmann model using statistical thermodynamics simulated annealing technology, guaranteed that the whole system tends to the stability of the points. In 1986 the cognitive microstructure study, puts forward the parallel distributed processing theory. Artificial neural network of research by each developed country, the congress of the United States to the attention of the resolution will be on jan. 5, 1990 started ten years as the decade of the brain, the international research organization called on its members will the decade of the brain into global behavior. In Japan's "real world computing (springboks claiming)" project, artificial intelligence research into an important component.Network modelArtificial neural network model of the main consideration network connection topological structure, the characteristics, the learning rule neurons. At present, nearly 40 kinds of neural network model, with back propagation network, sensor, self-organizing mapping, the Hopfieldnetwork.the computer, wave boltzmann machine, adapt to the ear resonance theory. According to the topology of the connection, the neural network model can be divided into:(1) prior to the network before each neuron accept input and output level to the next level, the network without feedback, can use a loop to no graph. This network realization from the input space to the output signal of the space transformation, it information processing power comes from simple nonlinear function of DuoCi compound. The network structure is simple, easy to realize. Against the network is a kind of typical prior to the network.(2) the feedback network between neurons in the network has feedback, can use a no to complete the graph. This neural network information processing is state of transformations, can use the dynamics system theory processing. The stability of the system with associative memory function has close relationship. The Hopfield network.the computer, wave ear boltzmann machine all belong to this type.Learning typeNeural network learning is an important content, it is through the adaptability of the realization of learning. According to the change of environment, adjust to weights, improve the behavior of the system. The proposed by the Hebb Hebb learning rules for neural network learning algorithm to lay the foundation. Hebb rules say that learning process finally happened between neurons in the synapse, the contact strength synapses parts with before and after the activity and synaptic neuron changes. Based on this, people put forward various learning rules and algorithm, in order to adapt to the needs of different network model. Effective learning algorithm, and makes the godThe network can through the weights between adjustment, the structure of the objective world, said the formation of inner characteristics of information processing method, information storage and processing reflected in the network connection. According to the learning environment is different, the study method of the neural network can be divided into learning supervision and unsupervised learning. In the supervision and study, will the training sample data added to the network input, and the corresponding expected output and network output, in comparison to get error signal control value connection strength adjustment, the DuoCi after training to a certain convergence weights. While the sample conditions change, the study can modify weights to adapt to the new environment. Use of neural network learning supervision model is the network, the sensor etc. The learning supervision, in a given sample, in the environment of the network directly, learning and working stages become one. At this time, the change of the rules of learning to obey the weights between evolution equation of. Unsupervised learning the most simple example is Hebb learning rules. Competition rules is a learning more complex than learning supervision example, it is according to established clustering on weights adjustment. Self-organizing mapping, adapt to the resonance theory is the network and competitive learning about the typical model.Analysis methodStudy of the neural network nonlinear dynamic properties, mainly USES the dynamics system theory and nonlinear programming theory and statistical theory to analysis of the evolution process of the neural network and the nature of the attractor, explore the synergy of neural network behavior and collective computing functions, understand neural information processing mechanism. In order to discuss the neural network and fuzzy comprehensive deal of information may, the concept of chaos theory and method will play a role. The chaos is a rather difficult toprecise definition of the math concepts. In general, "chaos" it is to point to by the dynamic system of equations describe deterministic performance of the uncertain behavior, or call it sure the randomness. "Authenticity" because it by the intrinsic reason and not outside noise or interference produced, and "random" refers to the irregular, unpredictable behavior, can only use statistics method description. Chaotic dynamics of the main features of the system is the state of the sensitive dependence on the initial conditions, the chaos reflected its inherent randomness. Chaos theory is to point to describe the nonlinear dynamic behavior with chaos theory, the system of basic concept, methods, it dynamics system complex behavior understanding for his own with the outside world and for material, energy and information exchange process of the internal structure of behavior, not foreign and accidental behavior, chaos is a stationary. Chaotic dynamics system of stationary including: still, stable quantity, the periodicity, with sex and chaos of accurate solution... Chaos rail line is overall stability and local unstable combination of results, call it strange attractor.A strange attractor has the following features: (1) some strange attractor is a attractor, but it is not a fixed point, also not periodic solution; (2) strange attractor is indivisible, and that is not divided into two and two or more to attract children. (3) it to the initial value is very sensitive, different initial value can lead to very different behavior.superiorityThe artificial neural network of characteristics and advantages, mainly in three aspects: first, self-learning. For example, only to realize image recognition that the many different image model and the corresponding should be the result of identification input artificial neural network, the network will through the self-learning function, slowly to learn to distinguish similar images. The self-learning function for the forecast has special meaning. The prospect of artificial neural network computer will provide mankind economic forecasts, market forecast, benefit forecast, the application outlook is very great. The second, with lenovo storage function. With the artificial neural network of feedback network can implement this association. Third, with high-speed looking for the optimal solution ability. Looking for a complex problem of the optimal solution, often require a lot of calculation, the use of a problem in some of the design of feedback type and artificial neural network, use the computer high-speed operation ability, may soon find the optimal solution.Research directionThe research into the neural network can be divided into the theory research and application of the two aspects of research. Theory study can be divided into the following two categories:1, neural physiological and cognitive science research on human thinking and intelligent mechanism.2, by using the neural basis theory of research results, with mathematical method to explore more functional perfect, performance more superior neural network model, the thorough research network algorithm and performance, such as: stability and convergence, fault tolerance, robustness, etc.; The development of new network mathematical theory, such as: neural network dynamics, nonlinear neural field, etc.Application study can be divided into the following two categories:1, neural network software simulation and hardware realization of research.2, the neural network in various applications in the field of research. These areas include: pattern recognition, signal processing, knowledge engineering, expert system, optimize the combination, robot control, etc. Along with the neural network theory itself and related theory, related to the development of technology, the application of neural network will further.Development trend and research hot spotArtificial neural network characteristic of nonlinear adaptive information processing power, overcome traditional artificial intelligence method for intuitive, such as mode, speech recognition, unstructured information processing of the defects in the nerve of expert system, pattern recognition and intelligent control, combinatorial optimization, and forecast areas to be successful application. Artificial neural network and other traditional method unifies, will promote the artificial intelligence and information processing technology development. In recent years, the artificial neural network is on the path of human cognitive simulation further development, and fuzzy system, genetic algorithm, evolution mechanism combined to form a computational intelligence, artificial intelligence is an important direction in practical application, will be developed. Information geometry will used in artificial neural network of research, to the study of the theory of the artificial neural network opens a new way. The development of the study neural computers soon, existing product to enter the market. With electronics neural computers for the development of artificial neural network to provide good conditions.Neural network in many fields has got a very good application, but the need to research is a lot. Among them, are distributed storage, parallel processing, since learning, the organization and nonlinear mapping the advantages of neural network and other technology and the integration of it follows that the hybrid method and hybrid systems, has become a hotspot. Since the other way have their respective advantages, so will the neural network with other method, and the combination of strong points, and then can get better application effect. At present this in a neural network and fuzzy logic, expert system, genetic algorithm, wavelet analysis, chaos, the rough set theory, fractal theory, theory of evidence and grey system and fusion.汉语翻译人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法

focus on the hidden layer state. The attention weight and the LSTM neural network were combined to perform load prediction，and the final load prediction result was generated accordingly. In this paper，the EUNIT power load dataset and the single-point forecast mode in advance were used for experiments，the Mean Absolute Percentage Error（MAPE）of this method was 1. 66%，and the Root Mean Square Error（RMSE）was 814. 85. Compared with four typical load forecasting models such as single LSTM network，Attention mechanism based Long Short-Term Memory （Attention-LSTM） neural network，FeedForward Neural Network（FFNN），Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory（CNNLSTM），the proposed Attention-BiLSTM-LSTM neural network method has been proved more accurate and effective.
短期电力负荷受自然环境（如温度、湿度、气压）、节假日和社会环境（如经济增长规模）等诸多因素的影响，在时间序列上呈现出较强的波动性和随机性，预测难度较大。常用的统计方法包括自回归移动平均模型（Auto-Regressive Moving Average，ARMA）［2］，自回归综合移动平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average，ARIMA）［3］，高斯过程［4-5］和卡尔曼滤波［6］等。这些模型通常采用线性方法，虽简单可行，但难以反映短期电力负荷预测中非线性因素的影响，导致预测精度不高。为了克服这一局限性，提出了诸多基于人工智能建模技术的非线性模型。

人工智能在电力系统负荷预测中的应用研究

人工智能在电力系统负荷预测中的应用研究人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门新兴的技术领域，正逐渐渗透到各个行业中。

在电力系统中，负荷预测一直是一个关键的问题，对于电力企业的运行效益和电力供给的稳定性具有至关重要的影响。

人工智能技术的发展为电力系统负荷预测提供了新的解决思路和方法，因此在电力系统负荷预测中应用人工智能技术以提高预测准确度和精度已成为研究的热点之一。

一、人工智能在电力系统负荷预测中的优势人工智能技术在电力系统负荷预测中有着明显的优势。

首先，人工智能技术具有较强的自学习和适应能力，能够根据历史数据和实时数据的变化趋势，不断调整和优化预测模型，提高预测的准确度。

其次，人工智能技术能够处理大量的数据，并从中提取出隐藏的规律和趋势，从而更好地把握负荷预测的规律性和变化性。

此外，人工智能技术还能够快速处理复杂的数据关联和计算，大大提高了预测的效率。

综上所述，人工智能技术具有强大的预测能力和高效的计算性能，使其在电力系统负荷预测中具有重要的应用前景。

二、人工智能在电力系统负荷预测中的应用方法在电力系统负荷预测中，人工智能技术主要应用于两个方面，即基于统计学的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于统计学的方法基于统计学的方法是人工智能在电力系统负荷预测中的传统应用方式之一。

它通过对历史负荷数据进行统计分析，确定负荷的变化规律和趋势。

在此基础上，选取适当的数学模型（如回归模型、指数平滑模型等），对未来的负荷进行预测。

这种方法的优势在于较为简单和直观，适用于数据量较小、负荷变化规律较为稳定的情况。

2. 基于机器学习的方法随着人工智能技术的发展，基于机器学习的方法在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。

机器学习通过分析大量的历史数据，并从中提取特征和模式，构建出预测模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和随机森林（Random Forest）等。

神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用综述

维普资讯
２０年第２０７期
ＺＩＨｌ ⅡＡ电力
５
神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用综述
Ａｐｌａｉｎｏｈｒ－ｅｍａｒｃｓｉｇＢａｅｎＡＮＮ：ａＳｖｙｐｉｔｏｆＳｏｔｔｒＬｏｄＦｏｅａｔｎｓｄｏｃｕｒｅ
ｈ。此后，一些学者在此基础上作了一些改进和扩展工作】，提出了ＢＰ模型的自适应训练
能，让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系，再利用这种映射关系预测未来负荷。一般而言，神经网络理论（Ｎ）用于ＡＮ应
１几种常见的人工神经网络的研究现状
１１Ｂ．Ｐ神经网络
文献【】次提出采用Ｂ１首Ｐ模型进行电力系统的负荷预测。文中研究了用不同的特征量预测不同的负荷。第１是利用预测日当种天的３个气温参数（即最高、最低和日平均温度）测当天的峰值负荷；第２种是利用这３预个温度参数预测当天的总负荷；第３种是利用预测小时前两个小时的负荷和平均温度以及预测小时的预测温度来预测该小时的负荷。模型的预测只限于工作日，不包括周末和假日。由于当时没有对样本数据作适当的预处理，训练时间相当长，一般达到３～７

应用递归人工神经网络预测电力短期负荷

１２递归神经网络原理．
的［．
本文将递归神经网络（ｅｕｅｔｒｃｌｅ－Ｒｃｒｎａｉｉｕｒｔａｎｉｆｒｌｅｏｋ简记为ＲＮ用于电力短期负荷预测ａｎｔｒ，ｗＡＮ）并取得了良好的效果．ＡＮ是一种有反馈的神经ＲＮ网络，其历史状态对网络输出有影响．ＡＮ模型ＲＮ
３３７
（）＝（Ｘ（｝Ｆ（．ｉ｝Ｉｊ）＋）＋０）Ｆ（）＝厂（Ｉ，（ｋ（），ｋ一１，）ｊ｝）（）２
（ｋ一）（筹Ｙ× ｎ～］ｉ
其中，ｋ为离散时间变量，。分别为输出层和隐，含层神经元的阀值向量，为由（，。，，Ｗｏ，）组成的整个网络的参数矩阵．
Ｖ＝（ｌ２ … ，＾，，Ｖ）
网络的处理单元可分为３：种输入单元、输出单元、隐含单元．输入单元是从外界环境接受信息；输出单元则是让神经网络系统对外界环境产生直接的
方程描述：
则递归神经网络（图１见）的模型可以用下述
’ ＝
一
２电力短期负荷递归神经预测
２１电力短期负荷预测模型．
＋；；）（一
（）６
（）预测电力短期负荷的递归神经网络１
第２卷第３８期
２１年ｏ月００５
佳木斯大学学报（自然科学版）
ＪｕａｏａｓＵｉｒｉＮｔａＳｉｎｅＥｉｏ）ｏｒｌｆｉｎＪｍｕｉｎｖｓｙ（ａｕｌｃｃｄｔｎｅｔｒｅｉ

应用神经网络进行短期负荷预测

［摘要］以某地区购网有功功率的负荷数据为背景，建立了３Ｂ神经网络负荷预测模型——ｓＢ，ＬＢ个ＰＤＰＭＰ
及ＢＢＲＰ模型进行短期负荷预测工作，并对其结果进行比较。针对传统的ＢＰ算法具有训练速度慢，易陷入局部
先进的智能预测方法进行研究是很有必要的。
数目增加到足够多时，可以以任意精度逼近任何一
个具有有限间断点的非线性函数。这在结构的实现上，要比增加更多的隐含层来提高网络训练精度要简单得多。所以绝大部分在电力负荷预测领域应用的ＢＰ网络都只取一层隐含层。
误差的反向传播。在正向传递过程中，输入信息从
及其研究小组在１８９６年研究并设计出来的。ＢＰ神
［稿日期］２０ —０２收０５５— ４
［者简介］作
罗
枚（９９，女，陕西长安县人，陕西纺织服装职业技术学院自动化系讲师，硕士１６一）
［关键词］短期负荷预测；人工神经网络；－ＬＭ算法；贝叶斯正则化算法；优化算法［中图分类号］Ｔ１Ｐ８３［文献标识码］Ａ［章编号］１０ —１２（０）５０７ — ４文０９７２７０ — ０７０４０
电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济
最小点的缺点，采用具有较快收敛速度及稳定性的ＬＭ（ｅｅｂｒＭａｕｒｔ－Ｌｖｎｅ — ｒａ）优化算法进行预测，使平均相对误ｇｑｄ

人工神经网络在电力系统负荷预测中的应用

人工神经网络作为一门新兴的交叉学科，近年来，已经应用到了电力系统的各个领域，其在尤负荷预测方面更是得到了广泛的应用，为电力系统负荷预测提供了一条新的途径。本文就人工神
济合理地安排机组启停，少旋转备用容量，理减合安排检修计划，低发电成本，高经济效益。因降提
ＡｂｓｒｔＩｔｏｕｅｏｔｓｒｉｃａｕａｅｗｏｋｔｏｅａｔｏｒｓｓｅｌａ，ａｅｈｔａｃ：ｎｒｄｃｓｈｗｏｕｅａｔｉｌｉｆｎｅｒｌｎｔｒｏｆｒｃｓｗｅｙｔｍｏｄｔｋｓｔｅｐｅａｌｆｔｅａｐｉａｉｎｏｕｒｌｎｔｒｎｓｏｔｔｒｌａｏｅａｔｎｎＳｈｚｉｈｎａｅ，ｘｍｐｅｏｈｐｌｃｔｏｆＢＰｎｅａｅｗｏｋｉｈｒ — ｅｍｏｄｆｒｃｓｉｇｉｉｕｓａｒａｄｓｕｓｓｔｉｃｓｅｉｈｅｍｐｏｔｎｅｏｌａｒｃｓｉ．ｒａｃｆｏｄｆｅａｔｏｎｇＫｅｙｗｏｒｓｌａｏｅａｔｎ；ｕｒｌｅｗｏｋ；ｏｒｙｔｍｄ：ｏｄｆｒｃｓｉｇＢＰｎｅａｔｒｐｗｅｓｅｎｓ
２基于ＢＰ神经网络短期电力负荷
预测模型的建立
２１Ｂ．Ｐ神经网络
负荷的分析选取适当的输入样本。
２．．输入节点的选取．１１２

神经网络算法在电力负荷预测中的应用研究

神经网络算法在电力负荷预测中的应用研究随着电力行业的快速发展，电网负荷预测的准确性越来越受到重视。

负荷预测是电力实时控制和平衡的重要基础，是电力规划和调度的决策依据。

传统的负荷预测方法面对不断变化的电力市场和负荷情况，已经逐渐难以满足需要，而神经网络算法则可以很好地解决负荷预测中存在的问题，已经被广泛应用于电力行业。

一、神经网络算法简介神经网络模型是一种类似于人脑结构的模型，它可以通过对大量数据中的关键特征进行学习，自动识别和提取其中隐含的规律性，并进行预测或分类等任务。

神经网络通过一系列的层级结构来模拟神经元之间的相互作用，每个神经元接收来自之前层次的输入，然后将这些信息传递到下一层级，最后通过一个输出层级将预测结果输出。

在电力负荷预测中，神经网络可以通过对历史负荷数据进行学习和训练，以建立负荷预测模型。

这个模型可以根据历史数据的变化规律，对未来的负荷进行预测，因此神经网络算法成为了负荷预测中的重要工具之一。

二、神经网络算法在电力负荷预测中的应用1.负荷趋势预测负荷趋势预测是电力负荷预测的一个重要组成部分。

这种预测可以帮助电力公司对未来负荷需求进行精准预测，从而规划线路和设备的配置，并为电力调度带来了宝贵的参考。

神经网络模型可以将历史负荷数据的趋势和变化规律以及环境因素纳入考虑，因此可以得出更加准确的负荷趋势预测。

2.短期负荷预测短期负荷预测通常是指预测未来24小时内的负荷情况。

由于电力市场变化较为频繁，因此短期负荷预测的准确性对电力行业的影响尤其重要。

神经网络模型可以通过对大量历史负荷数据进行学习和训练，预测未来短期负荷情况。

而且，由于神经网络模型可以自适应地进行调整和修正，因此它可以对突发事件和复杂环境进行自适应处理，从而提高了短期负荷预测的准确度和可靠性。

3.长期负荷预测长期负荷预测通常是指预测未来1天或1周的负荷情况。

由于电力市场的长期趋势和因素比较复杂，因此长期负荷预测是比较具有挑战的。

人工智能技术在电力系统中的负荷预测

人工智能技术在电力系统中的负荷预测随着科技的发展和需求的增长，电力系统在我们日常生活中具有重要的地位。

而负荷预测是电力系统中至关重要的环节之一，能够为电力供应和能源调度提供准确可靠的依据。

在过去，负荷预测依赖于传统的统计方法和经验模型，但这些方法往往在准确性和适应性方面存在一定的限制。

近年来，人工智能技术的快速发展为负荷预测带来了全新的解决方案。

人工智能技术在负荷预测中的应用主要体现在几个方面：基于统计的方法、人工神经网络、遗传算法和深度学习。

首先，基于统计的方法是人工智能技术在负荷预测中的一种应用。

这种方法通过对历史负荷数据进行分析，从而较为准确地预测未来的负荷情况。

例如，通过对历史数据的均值、方差、回归等统计分析来推断未来负荷的变化趋势。

这种方法适用于具有周期性和规律性的负荷数据，但对于具有不确定性和复杂性的负荷数据来说，准确性有待提高。

其次，人工神经网络（ANN）也是一种常用的负荷预测方法。

人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的数学模型，能够通过训练学习历史负荷数据的模式和规律，从而为未来的负荷预测提供准确的结果。

该方法利用多个神经元之间的连接和权重进行信息处理和传输，实现了从输入到输出的非线性映射。

人工神经网络能够快速适应负荷数据的变化，并具有较高的预测准确性。

然而，该方法需要大量的历史数据来进行训练，并且容易陷入过拟合问题，需要进一步优化和调整。

另外，遗传算法也是一种常用的负荷预测方法。

遗传算法是模拟生物进化思想的优化方法，通过基因编码以及交叉和变异等操作，不断提升预测性能。

遗传算法能够在大规模搜索空间中找到较好的解决方案，并具有很高的适应性和鲁棒性。

该方法可用于处理具有不确定性和复杂性的负荷数据，并且不依赖于历史数据的统计规律。

但是，遗传算法对初始参数的敏感性较高，需要进行适当的参数优化和调整。

最后，深度学习是人工智能技术在负荷预测中的新兴方法。

深度学习通过构建深层神经网络结构来学习负荷数据的高阶特征表示，从而提高负荷预测的准确性。

神经网络和支持向量机在短期负荷预测中的应用

24个小的BP网络，预测每一小时的负荷，把2005年 3
月1日到4月30日的数据作为样本集，建立负荷预测模
型，输入量15个：预测日前一天及前一周对应预测时
刻及前一时刻实际负荷值，预测日预测时刻前三个时
刻的负荷值，预测日前一天、前两天及前一周对应预
测时刻的温度和预测时刻对应的气象数据包括最高
2 神经 BP 算法及改进
2.1 神经网络由于神经网络具有人脑的联想记忆功能和并行
分布信息、自学习及任意逼近连续函数的能力，因
而能捕获电力负荷的各种变化趋势，特别是它容易处理与某些输入量（如天气变量、气温变量）的非线性关系，具有很好的实时性。目前应用于电力系统负荷预测的神经网络主要是误差反向传 BP（Back Prop aga tion）网，通常具有一个或多个隐含层，其中，隐含层神经元通常采用 Sigmoid 型函数，而输出层神经元则采用 purelin 型传递函数。图 1 给出了一个具有单隐含层的 BP 神经网络模型。
Abstr act This thesis concentrate in the principle of support vector machine (SVM), using regression estimation of SVM, and establishing the forecasting model. The forecas ted results are compared with BP artificial network (ANN) methods, and it is more superiority.

神经网络在城市燃气短期负荷预测中的应用

想是根据网络输出的实际输出误差，调整各神经来
元之间的权值，最终使得输出平方差最小。
文献（ｌｔｃｌａｒｃｓｎｓｇａｔｃａ（ｅｒｄｆｅａｔｇｉｎａｉｉＥｃｉｏｏｉｕｎｒｆｌｉ
预测》一文根据币煤气短别负何，化的特性，考艾
上海煤气２０年第５（刀０８期（
ｅｌｓｓ
虑天气、气温、节假日等因素的影响，应用ＢＰ模型对城市煤气管网的短期负荷进行了预测。该文中考虑了节假日的负荷预测，其节假日负荷模型与平常目相同，只是将学习样本取为与预测日同属一个
ｎｕａｅｒ）ｅｒｌｔｋ）首次提出采用ＢｎｗｏＰ模型进行电力系统的负荷预测。文中研究了用不同的特征量预测不
同的负荷：第一种是利用预测日当天的三个温度参数（即最高、最低和平均温度）预测当天的峰值负荷；第二种是利用这三个温度参数预测当天的总负荷；第三种是利用预测小时前两个小时的负荷和平
模型比较简单，但由于其未对样本数据作适当的预
处理，训练时间较长，并且预测只限于工作日ｆ故不包括周末和节假日）。在（ｌｃｉｅｅｇｅｎ（ｅｔｃｎｒｙｄｍａｄＥｒｆｒｃｓｎｔｅｒｌｅｗｒｓｏｅａｔｇｗｉｎｕａｎｔｏｋ￣一文中建立了多层ｉｈ

RBF神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

络训练。然而，传统的ＢＰ算法有诸如不易确定隐
层神经元的个数，可能陷于局部极小以及耗费大量
信号到隐含层，隐含层节点一般取高斯核函数，该核函
数能对输入矢量产生局部响应，而输出层节点通常是简单的线性函数，输出节点对隐含层节点的输出进行线性加权。它是具有标准全连接的前向网络，从而实现输入空间到输出空间的映射，使整个网络达到分类和函数逼近的目的。ＲＢＦ网络模型如图１所示。
较．总结了一些比较成熟的基于ＲＢＦ神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用现状和技术特点。根据电力系统运行的实际特点和面临的新情况，探讨了该预测方法的发展空间和技术趋势。关键词：ＲＢＦ神经网络；ＢＰ神经网络；短期负荷预测文章编号：１００８—０８３Ｘ（２０１３）０７— ００１３— ０５中图分类号：ＴＭ７１５文献标志码：Ｂ
客观的总结和展望。
褥屦
图１ＲＢＦ网络模型
１ＲＢＦ神经网络模型及其应用于短期负荷预测的概述
１９８５年，Ｐｏｗｅｌｌ提出了多变量插值的径向基函数
（Ｒａｄｉａｌ —ＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＲＢＦ）方法。ＲＢＦ神经网络的

人工智能在电力系统短期负荷预测中的应用

维普资讯
２００７年第２期
福建电
脑
５７
人工智能在电力系统短期负荷预测中的应用
方瑞明黄舒宁．
ｆ侨大学电气工程系福建泉州３２１）华６０１
【要】短期负荷预测是能量管理系￣（Ｍ）摘：ＥＳＯ重要组成部分。本文对人工智能在电力系统短期负荷预测中的应用，
Ｏ．引言
较大的局限性。着人工智能技术的发展，Ｏ年代中后期，人随８在短期负荷预测是能量管理系统ｆＭ）ＥＳＩ要组成部分，要工智能领域最为活跃的专家系统技术在负荷预测技术中首先得￣重主Ｊ１．用于预报未来几天或几星期的电力负荷。准确的短期负荷预测到了成功的应用ｆ随后陆续出现了模糊系统和神经网络法等新它不仅可以帮助电力企业经济地安排电网发电机组的起停。合理方法．们在处理非线性问题上取得了很大的进展。制订机组检修计划．少不必要的旋转储备容量．证电网运行２１专家系统法减保．专家系统法是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较的安全稳定性：同时是建设电力市场，现促进电网和供电企业实对参与市场竞争．提高电力行业经济效益和社会效益的基本工作好的方法．于突发性事件引起的负荷变化脱离正常模式的情内容之一。鉴于短期负荷预测的重要性。预测结果的误差不超况．调度员经验发展而来的负荷预测专家系统可以避开复杂其由的数值计算而使问题得到解决。些系统非常简单，这但通用性较过３％。短期负荷预测技术经过几十年的发展．研究者提出了很多方法和技术ｆ。现有的预测方法大体可以分成两类：１１经典的数学统计方法和上世纪９Ｏ年代兴起的各种人工智能方法。计法中统所用的短期负荷预测模型一般可归为时间序列模型和回归模型。这些方法理论成熟、法简单，是它们无法处理负荷与各算但影响因素之间复杂的非线性关系随着人工智能技术的发展，陆续出现了专家系统法．糊系统和神经网络法等新方法，模它们在

人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究

人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究周　林,吕厚军(德阳电业局,四川德阳　618000)摘　要:预测电力系统未来几分钟到一个星期的负荷对电力系统的经济和安全运行起着重要作用。

人工神经网络(ANN)技术的发展提供了一种新的电力系统负荷预测手段。

人工神经网络预测模型成功地用于预测电力系统短期负荷,与传统方式不同,ANN不依靠人的经验而是通过训练,自主地学习系统输入和输出之间的函数关系。

最初, ANN通过已知结果的历史数据进行学习;完成后,只给A NN输入预测条科即可进行负荷预测。

关键词:短期负荷预测;模式识别;神经网络Ab stra ct:Sh o rt term l oad forecasting(ST LF)with lead ti me fro m a few m inute s t o sever days,Play a key r ole for the econ om ic and s ecure operation of Powe r s ystem s.Variousmode ls for ST LF have been P r oposed in the la st few decades.W ith the devel2 opm ent of AN N,a new me th od of t he ST LF has been p r opos ed.T he foreca st model of ANN has been succe ssfull y appli ed t o ST LF ANN does not re ly on human experience but attempt t o l ea rn by its e lf the func tiona l rela ti ons hip be t ween syste m in puts and out puts thr ough a tra ining Proce ss.I nitia lly t he ANN is tra i ned by hist o ry data.After tra ini ng,the ANN can be us ed t o forecast t he load of Powe r system onl y W ith inputs.Key wor d:ANN;Short Ter m Load Forecasting(ST LF);Pa ttern Recogni zati on中图分类号:T M714　文献标识码:A　文章编号:1003-6954(2008)06-0068-051　负荷预测综述1.1　负　荷负荷可指电力需求量或者用电量,而需求量是指能量的时间变化率,即功率。

基于人工神经网络和互信息理论的电力系统短期负荷预测

基于人工神经网络和互信息理论的电力系统短期负荷预测摘要：长期以来，短期负荷预测（short-term load forecasting，STLF）一直是电力运行关注的问题，对制定经济、可靠、安全的电力系统运行策略起关键作用。

由于负荷时间序列具有非线性、非平稳性和非季节性等特点，准确预测负荷趋势具有很大的挑战性.关键词：人工神经网络;电力系统;短期负荷预测;引言电力系统负荷预测一般分为超短期、短期、中期、长期四类负荷预测，随着市场化改革的逐步推进，短期负荷预测的重要性日益提升。

近年来，国内外学者对于短期负荷预测进行了广泛的研究，围绕具体预测思路的差异，可将预测方法分为两类，其一是传统的时间序列分析方法，包括回归分析法、指数平滑法、多元线性回归法、卡尔曼滤波法等；其二是机器学习算法，由于其可以较好的解决负荷非线性的问题，受到了广泛的应用和研究。

目前已有较多机器学习算法在负荷预测领域应用，在这些方法上又存在着很多的改进算法，目前使用较多的方法有基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的预测方法、基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的预测方法、基于BP神经网络的预测方法等。

1基本理论通过对原始数据进行分析，可以得到一些影响负荷趋势的特征和因素。

为了收集最关键的影响因素，采用互信息法分析多个因素与电力负荷的相关性。

然后将分析结果大于阈值的因素数据作为预测变量输入到神经网络中。

下面将详细介绍MI算法和神经网络的结构。

1）互信息法.互信息（MI）主要用于描述两个变量之间的相关程度。

在本研究中，使用多元智能来测量不同因素变量与负荷之间的相关程度。

2）自组织特征映射神经网络.为避免传统聚类方法存在的求解复杂、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，采用改进后的SOFM神经网络3)对原始负荷数据进行特征挖掘、聚类。

SOFM神经网络由Kohonen提出，是一种无监督的学习网络，通过神经元之间的竞争实现大脑神经系统中的“近兴奋远抑制”功能。

神经网络在电力负荷预测中的应用研究

电力负荷预测方法，利用ＰＡ对ＢＣＰ神经网络输入样本集进
ｘｊ＝
行特征提取，以消除变量问的冗余、共线性信息，得分离出使
来的主成分分量既能最大限度地保留原始变量信息，而彼此
÷∑
（３）
２）阵Ｒ：
Ｒ＝（）印（）４
间又不相关，然后利用ＢＰ神经网络进行建模预测。本文提
出的电力负荷预测方法既综合了ＰＡ的特征提取能力，Ｃ又很好地利用了ＢＰ神经网络良好的非线性处理能力，使得ＢＰ神经网络结构变得更为简单、算速度加快，高了预测运提精度。
ｆｃｉｅｙｉｒｖｅｐｗｒｌａｏｅａｔｇｐｅｉｉｎ，ｗｕｏｗｄａｐｗｅｏｄｆｒｃｓｉｇｍｅｈｄｏｒｃｐｅｔｌｍｐｏｅｔｏｅｏｄｆｒｃｓｉｒｃｓｖｈｎｏｅｐｔｆｒａｏｒｌａｏｅａｔｔｏｆｐｉｉａｒｎｎｌ
不理想。人工神经网络具有很好的非线性处理能力，收其敛速度快，算法实现容易，通过对训练样本集进行学习，以获
取数据间的规律性，建立起输入数据与输出数据间的一种映
射，然后在此基础上进行推理从而得到预测结果。在实际应用中，由于电力系统受到经济、政策、环境等等
传统的电力负荷短期预测方法有线性回归、数平滑、指
多种因素的影响，而由于这些因素间存在着冗余、然共线性

人工智能在电力负荷预测中的应用分析

人工智能在电力负荷预测中的应用分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指电脑程序能够模拟人类智能的一种技术。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也变得越来越广泛。

其中，电力行业是一个非常重要的领域，人工智能在电力负荷预测中的应用也成为了研究的热点。

本文将对人工智能在电力负荷预测中的应用进行分析，并探讨其应用带来的潜在好处。

首先，电力负荷预测在电力行业的运营和规划中起着至关重要的作用。

电力负荷预测可以准确预测未来一段时间内的电力负荷情况，帮助电力企业制定合理的发电计划和配电方案。

而传统的电力负荷预测方法主要依赖于统计模型和经验模型，其准确度有限。

而人工智能技术的应用则可以提高电力负荷预测的准确性和精确度。

其次，人工智能在电力负荷预测中的应用主要包括机器学习方法和深度学习方法。

机器学习方法是指通过机器对大量数据进行学习和分析，从而得出预测结果的一种方法。

而深度学习方法则是机器学习的一种特殊形式，通过多层神经网络的结构，可以更好地处理大规模和复杂的数据。

这两种方法都可以通过对历史电力负荷数据的学习，来预测未来的电力负荷情况。

在实际应用中，人工智能在电力负荷预测中的方法主要分为几个步骤。

首先，采集和整理历史电力负荷数据。

通过大量数据的采集和整理，可以为后续的预测建立可靠的数据基础。

其次，选择适合的人工智能算法。

对于机器学习方法，可以选择支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）、随机森林（Random Forest）等算法。

而对于深度学习方法，可以选择循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等算法。

然后，进行数据训练和模型建立。

通过使用历史数据进行训练，可以建立出适合的预测模型。

最后，利用建立好的模型进行电力负荷预测。