天气敏感型神经网络在电网短期负荷预测中的应用
人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
ＭＡＴＬ ． ＡＢ ７ ０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 ， Ｌ Ｍ 算 法 的 Ｂ Ｂ ｃ 对 — Ｐ（ ａｋ Ｐ ｏ ａ ａｉｎ 模 型作 了训 练 速 度 、 测 精度 、 广 ｒｐ ｇ ｔ ） 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 ； ｅｅ ｂｒ— ｒｕ ｒｔ 法 人 短 Ｂ Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ 算
法—— Ｌ ｖ ｎ ｅｇＭａｑ ａｄ ｅ ｅ ｂ ｒ — ｒｕ ｒｔ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 ＭＡＴ Ａ 的神 经 网络 工 具 箱 建 立 了一 个单 隐层 的 Ｂ Ｌ Ｂ Ｐ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。
电力市场环境下的短期电力负荷预测
电力市场环境下的短期电力负荷预测作者：宋嘉曦宋子林来源：《西部大开发·中旬刊》2013年第03期摘要：介绍了电力商品的特殊性以及短期内电力负荷的组成及特性。
在此基础上借鉴商品供求关系模式，分析了电力商品的供求弹性。
关键词：电力商品；短期电力负荷弹性；供求弹性中图分类号： F224.7 文献标识码： A 文章编号： 1009-8631（2013）03-0055-011 引言在垄断的电力系统中，只有负荷而没有真正意义上用户的概念，负荷被看作是被动的、没有协作性的受控终端。
而电力市场具有公平开放、协作竞争的特点，用户可以主动参与到供需交易中，成为电力市场中重要的组成部分。
在电力市场中，电能作为一种特殊商品交易，需要电价这个经济杠杆来适实反应和调节市场发展变化，因此改革现有电价制度势在必行。
一般来说，在一定的电能供应水平下，当用电总需求增大时，电价升高；当用电总需求减小时，电价降低。
用户可从电价随时了解电力市场供求状况，自行决定用电时间，不会再因为电力紧张或突发事故情况下而被迫断电，提高了用电可靠性。
在这种新型的电力供应模式中，电力供需平衡是双向的，其中一个突出表现就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式，甚至可以实现与电网互动供电。
所以，智能电网环境下的电力负荷预测部分就需要迎合智能电网的特性，应该对相关环境的变化更具有自适应性。
市场条件下，影响负荷预测准确性的除了传统的天气、季节、日类型等，电价也已经成了一个非常重要的因素，如果此时依然忽略这一影响因素，负荷预测的结果将会产生重大偏差，从而失去应用价值造成经济损失。
因此，本文在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上，综合考虑了实时电价的影响，具体详细分析了电力市场环境下电价和负荷的关系。
2 短期电力负荷特性2.1短期电力负荷组成电力系统负荷是不断在变化的，作为一个变化的时间序列，电力系统短期负荷具有以下特征：（1）周期性：负荷以天、周、月、年等为周期发生波动，大周期中嵌套小周期，但负荷的周期性变化不是每一周期简单地重复上一个周期，在数值上是不同的。
BP神经网络在电力系统负荷预报中的应用研究
附 录 .......................................................................................................................................3..1.. 参考文献 ...................................................................................................................................3..3.. 后 记 .......................................................................................................................................3..4..
5.2 基于 BP 网络电力负荷预测的 MATLAB 仿真 ...........................................................2..6 5.2.1 BP 网络设计 ..............................................................................................................2..6. 5.2.2 网络训练 ....................................................................................................................2..7.
基于神经网络的负荷预测技术在电力系统中的应用研究
基于神经网络的负荷预测技术在电力系统中的应用研究电力系统是现代社会的基础设施之一，保障了工业、商业和居民的日常用电需求。
然而，电力系统需要在瞬息万变的情况下保持平衡，包括负荷平衡、能源平衡和网络平衡等方面。
因此，在电力系统中进行负荷预测是至关重要的。
近年来，神经网络作为一种强大的模型，已经在电力系统的负荷预测中大放异彩。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人类大脑功能的算法，具有自适应、非线性和并行处理等特点，可以自我学习和优化模型。
神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元根据输入信号进行计算，并通过激活函数生成输出。
神经元之间的连接权重可以根据误差不断调整，从而优化模型性能。
神经网络可以分为前向神经网络、反向传播神经网络和递归神经网络等不同类型。
二、电力系统中的负荷预测电力系统中的负荷预测是指对未来一段时间内的负荷进行估计。
负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行和经济效益都非常重要。
传统的负荷预测方法基于时间序列分析、回归分析等统计方法，但这些方法需要大量的历史数据和专业知识，而且对于复杂的系统和非线性的关系难以拟合。
因此，神经网络作为一种自适应学习方法，逐渐应用于电力系统中的负荷预测。
三、基于神经网络的负荷预测算法基于神经网络的负荷预测算法通常包括以下步骤：数据预处理、特征提取、神经网络建模、模型训练和预测等阶段。
数据预处理主要涉及数据清洗、过滤和归一化等方法，以确保数据的准确性和一致性。
特征提取是将原始数据转换为可供神经网络处理的数据形式，常见的特征包括时间、天气、节假日和工作日等。
神经网络建模是将特征与输出负荷建立映射关系的过程，常见的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和FNN神经网络等。
模型训练是通过训练数据和误差反馈调整神经网络的连接权重，以优化模型性能。
最后，预测阶段是将模型应用于测试数据，进行负荷预测。
四、基于神经网络的负荷预测应用研究基于神经网络的负荷预测已被广泛应用于电力系统中，包括电力市场调度、电力负荷预测和电力安全评估等领域。
电力系统短期负荷预测方法
电力系统短期负荷预测方法摘要：本文阐述了电力系统负荷预测的概念。
介绍了电力系统短期负荷预测的意义与特点。
综合介绍了短期负荷预测的传统方法和现代方法，指出了它们的优缺点及一些相关改进方案。
关键词：电力系统短期负荷预测回归分析神经网络1 短期负荷预测1.1 短期负荷预测的意义短期负荷预测的精确度越高，就更有利于提升发电设备的利用率和经济调度的有效性。
在电网运行的整个过程中，由于调度误差导致的任何环节的功率缺额都将影响整个系统运行的经济性，而准确的负荷预测则是提高调度质量的重要手段之一。
1.2短期负荷预测的特点与长期负荷预测相比，短期负荷预测所受到的随机因素的影响更多，波动性与非线性更加明显。
影响短期负荷预测的因素包括：经济水平、天气变化、历史数据、政策调整等。
但从另一方面来讲在每次预测的过程中又有自身的周期性。
比如，不同日的24h内的负荷变化具有相似性；工作日与休息日各自具有相似性；不同节假日的负荷变化也具有相似性等。
因而也可以利用相似性原理来完善短期负荷预测。
2 短期负荷预测的方法随着新兴学科领域的兴起和发展完善，近年来涌现出许多新的负荷预测技术，如神经网络法、灰色预测法、小波分析法等。
这些方法为电力系统不确定性因素的处理提供了有效的工具，并在实际应用中发挥了较好的作用。
2.1 BP神经网络人工神经网络法是利用新型人工智能方法进行负荷预测的代表之一。
人工神经网络是一种模仿大脑神经系统所建立的计算模型，它具有高度的非线性和较强的自学习能力，只要通过大量的历史数据样本和相关的影响因素对该神经网络进行重复训练，在不断调整权值的过程中减小预测的误差进而能够实现高准确度的负荷预测效果。
BP网络是一种单向传播的前向网络，它采用误差反向传播的算法。
它包含了输入层、隐含层和输出层三层结构。
各个层之间通过权值相联系，这些权值可以在自主学习的过程中不断被调整。
BP神经网络的作用在于将信息从输入到输出的传递问题转化成了数学上的非线性的问题，并采用近似梯度下降的方法，即沿着负梯度方向的误差来不断地修改权值和阀值来获得最小化的误差。
神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用综述
２０ 年 第 ２ ０７ 期
Ｚ Ｉ Ｈｌ 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
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｒ －ｅ ｍ ａ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ ＡＮＮ ：ａ Ｓ ｖ ｙ ｐ ｉ ｔｏ ｆＳ ｏ ｔｔ ｒ Ｌｏ ｄ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎ ｓ ｄ ｏ ｃ ｕｒ ｅ
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 Ｂ Ｐ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
１１ Ｂ ． Ｐ神 经 网 络
文 献 【 】 次 提 出采 用 Ｂ １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
电力系统短期负荷预测方法研究分析
化的气象条件并与现代的短期 负荷预测方法相结合来进行该地 区的短期 负荷预测 已成为当前 主要研究方 向之一 。例如 ，文献 ［ 通 过对各 气象 因素 （ ９ ］ 如温度 、降雨 等） 的影 响进行 综合 ，
建立了 Ｅ ｎｎ反 馈神经 网络的短期 负荷预测模 型 ，取得 了 比 ｈａ
较好 的预测效果 。文献 【 】 １ 针对地 区电网易受气象变化影响的 ０ 特点 ，提出建立 了一 种能够适 应天气 变化 的神 经网络预测模
５日 企！ ｌ ｌ ！ 耐技。发屡 ２１． ００ １ １
测 ［］ 中国电机工程学报，２ ０ ，２ （ ） ６ ３ ． Ｊ． ０ ２ ２４ ：２ — ０
［ ９ ］朱晟 ，蒋传文 ，侯志俭．基 于气象负荷 因子的 Ｅｍ ｎ ｌ ａ 神经网络 短
期 负荷预测… ． 电力 系统及 其 自动化学报 ，２０ ，１ （ ） ３ ０ ５ ７ １ ：２ －
２ ． ６
分析上。 ，
４ 结语
基于电力系统短期负荷预测 的重要作用 ，本文对短期 负荷
预测的各 种方法进行了总结 和回顾 。由于各地区电网状况 、负
荷构成水平不 同，研究和建立适合不同地区电网的负荷预测模 型 ，对提 高本 地区 电网的短期 负荷 预测 准确 率具有 重要 的意 义。囵
２２ Байду номын сангаас． 人 工神 经 网络技 术 ４
２ ． 支持 向量机 ．５ ２
支持 向量机 （ｕ ｐｒ ｖｃ ｒｎ ｃｉｅ 是 目前 机器 学 习 ｓｐ ｏｔ ｅｔ ｌ ｈｎ）一 ｏ ａ
领 域 的一 个 主要 研 究 热 点 ，它 是一 种 专 门研 究 有 限样 本 情 况 下 机 器 学 习 的理 论 ， 同其 他 的学 习方 法 相 比 ，它 可 以较 好 地 解 决
基于MTS算法的神经网络在短期电力负荷预测中的应用[论文]
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基于MTS算法的神经网络在短期电力负荷预测中的应用摘要本文首先利用带有记忆功能的禁忌搜索算法的全局寻优能力训练神经网络，然后将训练好的神经网络用于短期负荷预测。
该方法具有较强的自适应能力和较好的预测效果，是可行有效和实用的。
关键词电力系统神经网络短期负荷预测中图分类号：tm715 文献标识码：a1禁忌搜索算法禁忌搜索算法能够找到函数优化问题的全局最优解。
下面结合函数优化问题来阐述该算法的一般过程。
设有优化问题其中是目标函数，是连续变量，?%r是可行集。
禁忌搜索算法首先随机地初始化一个可行解，记为，用表示到目前为止找到的最优解，用表示当前解，令=，=，同时把存储在一个具有一定长度的称为禁忌表的存储结构里。
接着算法重复以下过程：产生的一个邻域解’（生’的方法有很多，比如从区间[-，+]均匀地产生一个点’作为的邻域解，这里是一个比较小的实数；也可以从一个以为均值，以为均方差的正态分布中产生邻域解’，同样也是一个比较小的实数。
具体的产生办法可以参考[21]），如果产生的’不可行，即’￠?%r，则要重新产生’直至其可行为止。
产生’以后，计算（）和（’）。
若（’）<（），令=，’即’表示到目前为止的最优解，同时令=‘，而该邻域解’进入禁忌表，原禁忌表内存储的点顺序后移，称这种做法为更新禁忌表；否则，若（’）≥（），比较’与禁忌表内存储的所有的点，若’不在表内任意一个点的半径为的范围内（其中’比较小，比如取0.01），此时称’没有被禁忌，则令=‘，更新禁忌表，即’进入禁忌表，表内原来存储的点顺序后移。
若’被禁忌，即’在任意的一个表内的点的半径为的范围内，则重新产生一个的可行的邻域解’，然后重复该过程。
当连续多次没有改进时，可以认为算法搜索不到更好的全局最优解，可以中止算法，最后输出作为优化问题（1）的全局最优解。
2新型神经网络预测模型由于上面提到的具有记忆功能的禁忌搜索算法能够搜索全局最优解，而当训练样本设置好以后，前向神经网络权重的训练完全是一个优化问题，因此可以用禁忌搜索算法训练神经网络。
Elman神经网络在电力系统负荷预测中的应用
一
测 日当天的 电力负荷 。
气象特征
Ｏ． ２ ２３ ４ ０． ２ ７ ９ ９ １
表１ 用 电负荷及气象特征训练样本 样本 日期 电力负荷
２ ０ １ ２ —１—１ ０． ２ １ １ ３ ０ ． １ ２１ ２ ０ ． １ ３ ０ ５ ０． １ ８１ ９０． ４ ９ ５ ２ ０． ５ ３１ ２０． ６ ８ ８ ６ ０ ． ６ ８ ９ ８ ０． ６ ９ ９ ９ ０． ７ ３ ２ ３ ０． ７ ７ ２ １ ０ ． ７ ９ ５ ６
荷 曲线具有相似性 。由于神经 网络所具有 较强 的非 线性 映 射等特性 ， 它也被用于负荷预测 川 。本文采用 每隔 ２ ｈ对
１ Ｅ ｈ ｎ ａ ｎ神 经 网络结构
Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ 型 回归神 经 网络一般分 为 ４层 ： 输入 层 、 中 间层 （ 隐含层 ） 、 承接层 和输 出层 ， 其 输入 层 、 隐 含层 和输 出层 的 连接类 似于前馈 网络 ， 输 出层 的单元仅起 信号传 输作 用 ， 输 出层单元起线性加权作用 Ｊ 。隐含层单元的传递函数可采 用线性 或非线性 函数 ， 承接层又 称为上下 文层 或状 态层 ， 它 用来记忆 隐含层 单元前一时刻 的输 出值并返 回给输入 ， 可以 认 为是 一个一 步延时算 子 Ｊ 。Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ型 回归神 经元 网 络的 特点是 隐含层 的输出通过承接层 的延 时与存储 ， 自 联到 隐含 层 的输 入 ， 这 种 自联方 式使其 对历 史状 态 的数 据具 有 敏感 性， 内部反馈 网络 的加入增加 了网络本身处理动态信息 的能 力， 从而达到 了动态建模 的 目的 Ｊ 。Ｅ ］ ． ｍａ ｎ 型 回归神经 元 网 络也采用 Ｂ Ｐ算法进行权值 修正 ， 学习指 标 函数 采用误 差平 方 和函数。该神经网络是一种典型的动态神经元 网络 ， 它是 在Ｂ Ｐ网络基 本结构的基础上 ， 通 过存储 内部状 态使其 具备 映 射动态特征的功能 ， 从 而使系统具有适应 时变的能力 ］ 。
神经网络模型的电力负荷预测
神经网络模型下短期电力负荷预测电力系统短期负荷预测关系到电力系统的平稳调度。
负荷预测的精度直接影响到电力系统的经济性和稳定性，智能电网对负荷预测的实时性要求也越来越高。
因此，国内外学者一直将短期电力负荷预测作为研究重点。
人工神经网络是一种智能算法，其在各种领域都有广泛的应用。
近年来专家学者也将人工神经网络应用到了短期电力负荷预测中。
在负荷预测算法中，使用最多的是BP 神经网络。
本文通过对人工蜂群算法（ABC）进行改进，以提高人工蜂群算法的预测精度及全局收敛性，用改进后的人工蜂群算法优化BP神经网络，即ABC-SA电力负荷预测模型。
最后通过仿真实验预测值与真实值比较，验证本文方法的有效性。
短期电力负荷预测（Short-term load forecasting，STLF）主要是指对未来若干小时、1天至几天的电力负荷预报，作为安排发购电计划，经济分配负荷及安排机组出力的基础，精准的负荷预测是保证电网安全可靠运行的前提条件【1】。
随着科技以及计算机技术的发展，电力负荷预测的相关技术也在不断进布，目前国内外研究短期负荷预测的方法，大体上有传统的基本的分析预测方法以及灰度预测、回归分析和神经网络等智能预测算法【2，3】。
人工蜂群算法是群只能算法的一种，该算法一经提出，由于其结构简单易实现、性能优越，越来越多研究人员对其进行研究。
人工蜂群算法虽然优秀，但是其存在很多优化算法都存在的缺点——容易陷入局部最优。
人工蜂群到算法后期，侦察蜂多次迭代后，又转换为极值点的采蜜蜂，导致搜索能力减弱，甚至陷入局部最优。
于是本文采用模拟退火算法对人工蜂群算法进行改进，称为ABC-SA算法，它作用是维持优良解，在采蜜蜂阶段和观察蜂阶段扩大蜜蜂的搜索范围，从而提高收敛速度。
并将该算法用到优化BP神经网络的训练中，使用优化后的神经网络对电力负荷进行预测。
1.人工蜂群算法及其改进1.1人工蜂群算法原理在人工蜂群优化算法中，类比生物学的机理，同样包含三个基本的组成要素：蜜源，雇佣蜂，非雇佣蜂【4】。
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。
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.
电力系统短期负荷预测的研究
目录中文摘要 (1)英文摘要 (2)1 电力系统负荷预测综述 (3)1.1 引言 (3)1.2 电力系统负荷预测的含义 (3)1.3 电力系统负荷预测的意义 (4)1.4 电力系统负荷预测的现状 (4)1.5 电力系统负荷预测的程序 (5)1.6 本文的主要工作 (6)2 电力系统短期负荷预测的研究方法 (7)2.1 经典预测方法 (7)2.2 现代负荷预测方法 (8)3 人工神经网络概述 (12)3.1 人工神经网络发展简史 (12)3.2 人工神经网络模型 (12)3.3 人工神经网络的工作原理 (13)3.4 人工神经网络的特点 (14)3.5 人工神经网络的发展趋势及研究热点 (15)3.6 神经网络BP算法 (15)4 电力系统短期负荷预测建模及MATLAB实现 (19)4.1 基于神经网络的电力系统短期负荷预测建模 (19)4.1.1 正向建模 (19)4.1.2 逆向建模 (19)4.2 电力系统短期负荷预测的MATLAB实现 (20)4.2.1电力系统短期负荷预测问题描述 (20)4.2.2 输入/输出向量设计 (21)4.2.3 短期负荷预测的BP网络设计 (23)4.2.4 网络训练 (24)4.3 结果分析 (29)结论 (32)谢辞 (33)参考文献 (34)附录Ⅰ：数据归一化MATLAB程序代码 (35)附录Ⅱ：BP算法MATLAB程序代码 (39)附录Ⅲ基于BP神经网络的不同隐层节点数的负荷预测结果 (41)电力系统短期负荷预测的研究摘要：随着我国电力事业的发展，电网管理日趋现代化和智能化。
电力系统负荷预测问题的研究越来越引起人们的注意，成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一，是实现电力系统安全、经济、高效运行的基础。
对一个电力系统而言，提高电网运行的安全性和经济性，改善电能质量，无不依赖于精准的负荷预测。
在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，根据电力负荷的特点，在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上，本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。
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 Ｂ Ｐ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。Ｒ Ｂ Ｆ网络模 型如图 １ 所示 。
较． 总 结 了一 些 比 较 成 熟 的 基 于 Ｒ Ｂ Ｆ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 ： Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 ； Ｂ Ｐ神 经 网 络 ； 短 期 负荷 预 测 文章编号 ： １ ０ ０ ８—０ ８ ３ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ７— ０ ０ １ ３— ０ ５ 中图分类号 ： Ｔ Ｍ７ １ ５ 文献 标 志 码 ： Ｂ
客 观 的总结 和展 望 。
褥 屦
图１ Ｒ Ｂ Ｆ网络 模 型
１ Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 模 型及 其 应 用 于 短 期 负 荷 预 测 的 概 述
１ ９ ８ ５年 ， Ｐ ｏ ｗ ｅ ｌ ｌ 提 出 了多变量 插值 的径 向基 函数
（ Ｒ ａ ｄ ｉ ａ ｌ —Ｂ ａ ｓ ｉ ｓ Ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｒ Ｂ Ｆ ） 方法 。Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络 的
GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用
图２ Ｂ Ｐ神 经 网 络结 构 图
Ｆ ｇ Ｂ ｎ ｕ Ｍ ｅ ｗ ￣ ｓｒ ｃ ｕ ｅ ｄ ａ ｉ ．２ Ｐ ｅ ｒ ｎ ｔ ｏ ｔｕ ｔ ｒ ｉ｛
示 网络 输 入 的 维 数 ， Ｑ表 示 每 层 网 络 中 神 经 元 个 数 ， 同 时还
表 示 训 练 样 本 个 数 。隐含 层 的 传 递 函 数 为 径 向 基 函 数 ， 常 通 采 用 高 斯 函 数 作 为 传 递 函 数 ，传 递 函数 中包 括 光 滑 因 子 ， 光 滑因子越 小 ， 函数 的 样 本 逼 近 能 力 就越 强 ． 之 ， 函 数 越 平 反 基 滑 。 第 ３层 为 简 单 的线 性 输 出层 。 文 中 主 要 研 究 在 ＭＡⅡＡＢ环 境 下 ， 用 人 工 神 经 网络 工 调 具箱 中 Ｇ Ｎ Ｒ Ｎ神 经 网络 实 现用 电 负 荷 的 预 测 。 由于 Ｇ Ｎ 网 Ｒ Ｎ 络 的 建 立 和 预 测 是 同时 进 行 的 ， 以无 需 对 网 络 进 行 专 门训 所 练 ， 络 建 立 时 所 需 的 参 数 训 练 样 本 输 入 数 据 和 训 练 目标 数 网 据 ， 由于 光 滑 因 子 影 响 网 络 性 能 ， Ｒ Ｎ 网 络 就 是 要 找 到 最 Ｇ Ｎ 优 的 光 滑 因 子 ， ＯＯ 从 ．５开 始 ， 次 增 加 ＯＯ ， 确 定 最 优 值 。 每 ．５ 来
基于神经网络的短期气象预测方法
基于神经网络的短期气象预测方法气象预测一直是人类关注的热门话题之一。
准确的短期气象预测对于农业、交通、旅游等领域至关重要。
随着人工智能技术的发展，神经网络被广泛应用于气象预测领域。
本文将探讨基于神经网络的短期气象预测方法，并分析其优势和局限性。
首先，我们将介绍神经网络在气象预测中的应用。
神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，能够通过学习大量数据来发现数据之间的模式和规律。
在短期气象预测中，我们可以利用历史天气数据作为输入，通过训练神经网络来学习天气变化规律，并进行未来几小时或几天内天气状态的预测。
其次，我们将探讨基于神经网络的短期气象预测方法所面临的挑战和解决方案。
首先是数据不确定性问题。
天气受到多种因素影响，如大气压力、湿度、风速等等，并且这些因素之间存在复杂的相互作用关系。
因此，获取准确的天气数据是短期气象预测的关键。
解决这一问题的方法是收集尽可能多的天气数据，并进行数据预处理，排除异常值和噪声，以提高预测准确性。
另一个挑战是模型复杂性和计算效率问题。
神经网络模型通常由多个神经元和多个隐藏层组成，这使得模型具有很高的复杂性。
为了提高计算效率，研究人员提出了一些优化方法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
这些方法可以减少模型参数数量，并提高计算速度。
此外，神经网络的训练过程也需要考虑过拟合问题。
过拟合是指模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差的现象。
为了解决过拟合问题，研究人员通常采用正则化、交叉验证等方法进行优化。
然后，我们将介绍一些基于神经网络的短期气象预测方法案例。
以往研究表明，在气象预测中使用深度学习技术可以取得较好效果。
例如，一项研究使用长短期记忆网络（LSTM）进行短期气象预测，结果显示预测准确率显著提高。
另一项研究使用卷积神经网络（CNN）进行降水预测，结果也取得了较好的效果。
这些案例表明，基于神经网络的短期气象预测方法具有潜力和可行性。
最后，我们将讨论基于神经网络的短期气象预测方法的未来发展方向。
LSTM神经网络在天气预测中的应用研究
LSTM神经网络在天气预测中的应用研究1. 引言天气预测一直是气象学中的研究热点之一。
准确的天气预测对于农业、交通、能源等领域的决策和规划至关重要。
然而，由于天气系统的复杂性和不确定性，准确地预测未来天气一直是一个巨大的挑战。
传统的统计方法和物理模型在某些情况下表现出了局限性，而深度学习技术中LSTM神经网络在天气预测中展现出了巨大潜力。
2. LSTM神经网络简介LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够有效地解决传统RNN在处理长期依赖问题上遇到的困难。
LSTM通过引入记忆单元和门控机制来记忆和控制输入序列之间长期依赖关系，从而更好地捕捉时间序列数据中隐藏的规律。
3. LSTM在时间序列数据分析中的应用LSTM神经网络在时间序列数据分析领域表现出了卓越性能。
它能够通过学习历史数据中的模式和趋势，从而对未来的数据进行准确的预测。
在天气预测中，LSTM可以通过输入历史天气数据，如温度、湿度、气压等变量，来预测未来几天的天气情况。
通过对大量历史数据进行训练和优化，LSTM可以学习到不同变量之间的复杂关系，并在预测中综合考虑这些关系。
4. LSTM在天气预测中的应用案例许多研究者已经开始探索LSTM神经网络在天气预测中的应用。
例如，在某个城市的温度预测研究中，研究者使用了多个输入变量（如温度、湿度、风速等），并通过LSTM网络对未来几小时甚至几天内温度进行了精确预测。
另外，在降水量和风速等方面也有类似的研究。
5. LSTM神经网络优势与挑战与传统统计方法和物理模型相比，LSTM神经网络具有以下优势：（1）能够处理非线性关系，并学习到复杂模式；（2）能够处理多个输入变量之间复杂关系；（3）具有较强的泛化能力，能够适应不同地区和不同季节的天气预测。
然而，LSTM神经网络也存在一些挑战，如需要大量的训练数据、网络结构的选择和超参数调优等。
6. 未来发展方向尽管LSTM神经网络在天气预测中已经取得了一些令人瞩目的成果，但仍有许多方面需要进一步研究。
神经网络技术在智能电网中的应用能源调度与供需优化
神经网络技术在智能电网中的应用能源调度与供需优化智能电网是指采用先进信息通信技术、优化智能运行方式的电网系统。
随着电网规模的不断扩大、电力供需形势的日益紧张等问题，如何实现电力系统的安全、可靠、经济、环保运行已经成为电力行业和社会发展的重要问题。
神经网络技术，作为一种强大的数据建模、编码和分类技术，已经成为智能电网中能源调度与供需优化的重要手段之一。
一、神经网络技术简介神经网络是一种并行分布式信息处理模型，由大量连接的处理单元（或称神经元）组成，类似于人类大脑中的神经元互相联系，运行时它们产生协同作用，实现对信息的高效处理。
神经网络一般包括输入层、隐藏层和输出层三个层次。
输入层负责接收输入数据，输出层负责输出结果，中间的隐藏层是对输入数据进行处理的地方。
利用神经网络可以完成多种复杂的任务，例如模式识别、预测、分类、优化等。
二、神经网络技术在智能电网中的应用1.能源调度智能电网中的能源调度涉及到多个方面，包括电力负荷预测、发电机组组合选择、输电线路容量规划等。
利用神经网络技术，可以对历史数据进行分析，学习电力系统能量传输过程中的规律和特点，并通过建立合适的神经网络模型来对负荷进行预测，进而优化调度指令下发。
该过程需要大量电网历史数据的支持，包括天气数据、用电量数据、发电量数据等。
另外，神经网络还可以建立针对不同场景的优化模型，通过分析各个因素的影响程度，对当前电力系统的运行状态进行实时监控和预测。
2.供需优化智能电网中的供需优化是指根据实际用电需求和电力生产水平，合理地进行电力调度，满足用户用电需要的同时实现电能的高效利用。
神经网络技术可以通过建立模型对供需关系进行分析，提高电网容量的利用率和运行效率。
例如，通过神经网络预测今后一段时间内的电力负荷变化情况并提出调度建议，系统可以提前进行资源分配和调度安排。
三、总结综上所述，神经网络技术在智能电网中的应用非常广泛。
它通过学习电网历史数据和建立预测模型，能够高效地实现对电力系统的运行状态监控、调度优化、供需平衡等功能。
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第 ６期 （ 第 １ ６期 ） 总 ３
２０ ０ ６年 １ ２月
山 西 电 力
ＳＨ Ａ Ｎ ＸＩ ＥＬＥＣＴ ＲＩ Ｃ Ｐ０ Ｗ ＥＲ
Ｎｏ． （ ｔ ３ ６ Ｓｅ ．１ ６） Ｄ Ｃ ．２ ０６ Ｃ ０
天 气 敏 感 型神 经 网络 在 电 网短期 负荷 预测 中的应 用
预测 日的预 测 负 荷 数 据 ｛ （ ） ｈ Ｌ ｈ ， ＝１ ２ ３ … ． ６ ．．． ９｝
作 者 简 介 ：吴 婷 婷 （ ９ １） 女 ． １ ７一 ． 山西 运 城 人 ， ９ ２年 毕 业 于 太 原 电 １９ 力 高 等 专 科 学 校 电 力 系 统 及 其 自动化 专 业 ． 工程 师 ；
负 荷受气 温影 响 明显 （ 别 是 夏 、冬 两 季 ） 特 ；负 荷 受 降雨影 响很 大 ，一次 降雨过 程 （ 如暴 雨 ）可 能影
响 ３ｄ到 ４ｄ的 负荷 。
根 据上述 负 荷特点 ，选择 具 有很强 非线性 影射
能力 和柔性 网络结 构 的 Ｂ Ｐ神经 网络 ，它包 括输 入 层 、隐含层 和输 出层 ，输入 变量 采用 正交最 ｔ － 乘 Ｊ－ ￣ 法 。设 计 网络 结 构 为 ：１ ８个 输 入 层 节 点 和 ４ ０ ２个
１ 天 气 敏 感 型 神 经 网络设 计
１ １ 神 经 网 络 结 构 设 计 ．
预 测 前 两 日的 降 雨量 Ｒｚ 预 测 前 三 日的 降 雨量 Ｒ。
描 述
４ ２个 神 经 元
描 述
运 城地 区负 荷 特 点 ：以农 业 和 生 活用 电 为 主 ，
收 稿 日期 ：２ ０ — ５ １ ．修 回 日期 ：２ ０ —８ １ ０ ６０ — ０ ０ ６０ — ０
吴婷 婷 ，孙 红梅
（ 城 供 电 分公 司 ， 山 西 运 城 运 ０４０ ４ ０ ０）
摘 要 ：针 对 运城地 区电 网易 受气 象影 响 的特点 ，应 用 了一 种 具有 天 气敏 感性 的 基 于快 速反 应 Ｂ Ｐ 算法的神 经 网络预 测模 型 ，模 型 中合 理地 考虑 了影 响 负荷 变化 的 气温 和 降水 量 等主 要 气 象 因素 ，
来 随着 人们物 质 文化 生活 水平 的逐 步提高 ，生 活用
电在社 会总 用 电中所 占的 比重也 越 来越 大 ，而生活
用 电是 易受 气象 影响 的 ，如夏 天 的降温 负荷 ，冬天 的取暖 负 荷 ，这 些 生 活 用 电都 和 气 象 因素 息 息 相 关 。因此 ，应用 天气 敏感 型神 经 网络来 预测 ห้องสมุดไป่ตู้力 系
使 其 能够适 应天 气 的 变化 。 对运城 地 区的 实际 负荷进 行预 测 ，结 果较好 地 满足 了现场要 求 ．从 而 验 证 了该模 型和 算 法的有 效性 。
关 键 词 ：短 期 负荷 预 测 ；人 工 神 经 网络 ；天 气 敏 感 型
中 图分 类 号 ：ＴＭ７ ５ １
文献 标识 码 ：Ａ
能技 术 ， 由于其具 有非线 性 映射 能力 和强 大 的 自学
表 １ 运 城地 区 负 荷预 测神 经 网 络输 入／ 出 定 义 表 输
输 人 描 述
习 、 自适 应能 力 ，在 负荷 预测 中得到 了越 来越 多 的
应用 。
预 测前 一 日的 实 际 负 荷数 据 ｛ （ ） Ｌ ｈ ．ｈ一 １ ． ．２
训练 ，可 以寻 找并 掌握 这些影 响 因素和 负荷变化 之
间 的某种 规律 。
以时 间序列 法 为代 表 的经 典预 测理论 ，是 以历 史负 荷为 预测 的主 要依据 ，没有考 虑气 象等 众多 干
扰 因素对 负荷 的影 响 ，难 以满足运 城地 区 负荷预 测
的需 要 。近几 十年 来 ，以人 工神经 网络为代 表 的智
３， … ． ９６ ｝
本文 将结 合运 城地 区 负荷 的实 际情况 从神 经 网 络 的结 构设计 、气 象 数据 的量化 、训 练样 本 的选取 及学 习算 法等 几 个方 面进 行探讨 。
预 测 前 一 日的气 象 因素 ｆ ／… ／ 、 Ｒｌ … ｔ ｆ
预 测 前 一 日的 日期类 型 预 测 日的 天 气 预报 ｆ ／… ／ ／ … ｆ ｔ Ｒ 预 测 日的 日期类 型
・ ９ ３ ・
力 高 等 专 科 学 校 电 力 系 统 及 其 自动 化 专 业 ， 工程 师
维普资讯
礤 察戳ｌ ｌ
１ ２ 负荷数 据 归一化 和气 象数 据量 化处 理 ．
统 短期 负 荷尤 为必要 。
隐含 层节点 ，９ 个 输 出节点 代 表预 测 日的 ９ ６ ６个 预 测点 负荷 （ １ ｎ的负荷值 ） 每 ５ｍｉ ，输 入 和输 出 的各
节点 描述 见表 １ 。这样 的 网络结 构设 计 将 影响 短 期
负荷 变化 的主 要 因素都 考 虑 了 ，通过 对神 经 网络 的
文章 编号 ：１ ７－ ３ ０ ２ ０ ） ６０ ３ —４ ６ １０ ２ （０ ６ ０ — ０ ９０
０ 引 言
电 力负荷 预测 是 电力 系统规 划决 策 、经济运 行 和进 行 现代化 管理 的基 础 ，其准 确预 测对 电力 系统
安 全经 济运行 和 国 民经 济 发展具 有重 要意 义 。近年
孙 红 梅 （ ９ １ ） 女 ， 西 运 城 人 ， ９ ２年 毕 业 于 太 原 电 １ ７ 一， 山 １９
注 ：ｔａ～ 最 高 温 度 ； ｔｉ 最 低 温 度 ； ｔｅ 平 均 湿 度 ； ｍ￣ ａ ｒ ｎ ａ～ ｒ Ｒ 预 测 日的 降 雨 量 ；Ｒ１ ．Ｒｚ ，Ｒ。 预 测 前 一 日、前 二 日、 前 三 日的 降 雨 量 ；Ｌ （ ）～ 历 史 日 的实 际 负 荷 ；Ｌ （ ） 预 测 ｈ ｈ 日的 预 测 负 荷 。