神经网络负荷预测

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基于CNN-LSTM网络的电力负荷预测

摘要：为了及时掌握电力负荷的变动信息，就需要对电力负荷进行准确预测。

鉴于此，探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况。

CNN模型负责从输入信息中提取特征，LSTM模型利用CNN模型的输出信息进行负荷预测，最终得到预测结果。

选取西班牙公开的电力数据为实验数据，运用Python语言搭建预测模型，分别与CNN和LSTM单一模型进行对比，验证了所提组合预测模型的可靠性，其在电力短期负荷预测领域应用效果较好，可为供电部门电力规划提供理论依据。

关键词：短期负荷预测；长短期记忆网络（LSTM）；卷积神经网络（CNN）；CNN-LSTM引言准确的电力短期负荷预测可以保障智能电网环境的安全、经济和可靠运行。

不准确的电气电力短期负荷预测会降低电力系统的可靠性，甚至给电力系统带来安全隐患，从而影响发电计划制定，造成资源浪费和环境污染，难以实现碳达峰、碳中和目标。

在电力负荷预测领域，学者将预测方法分类，包括物理模型法、统计法和人工智能法。

物理模型法可以预测电力负荷，但其预测准确率低，很少被应用；统计法则过多地依赖于历史数据的周期性和异常值，面对复杂和非线性的电力负荷数据难以获得准确的预测结果。

因此，越来越多的学者将人工神经网络用于负荷预测领域，人工神经网络的自学习功能，可以根据数据情况随时调整模型参数，从而使预测结果更接近真实值。

一些发展中国家的电力部门仍然在用传统的统计方法如回归分析和自回归综合移动平均线法（ARIMA）进行负荷预测，从而制定发电计划和电力调度。

然而，在一些发达国家，人工智能的预测方法被广泛应用于电力短期负荷预测领域。

在1943年提出人工神经网络（ANN）并被应用于语音识别；在1982年提出循环神经网络（RNN）并应用于图像识别；用RNN模型实现了中长期电力负荷的精准预测；在1997年提出长短期记忆网络（LSTM），解决了RNN网络随时间反向传播中权重消失的问题并被应用于文字识别；用长短期记忆网络结合分位数回归法，提高了电力短期负荷预测效率；在1998年提出卷积神经网络（CNN）；提出一种卷积神经网络设置阈值模型，实现了异常用电检测；提出了改进的BP神经网络方法，提升了预测算法的健壮性；将CNN模型用于短期电力负荷预测，还考虑了一年中四季的特征，提高了预测的精度。

基于BP和SOM神经网络相结合的电力负荷预测研究

2020年28期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application基于BP 和SOM 神经网络相结合的电力负荷预测研究易礼秋（新疆财经大学统计与数据科学学院，新疆乌鲁木齐830012）1概述随着时代的快速发展，科学技术与经济技术的不断更新，电力能源在当代社会里扮演着一个十分重要的角色，是生活中不可缺少的一部分。

电力系统的正常运行保障了各行各业的用电需求，它的供应与国家经济和人们生活有着密切关联。

电力负荷预测尤其是短期电力负荷预测，有益于系统维持可用发电容量与电力需求之间的平衡，准确的短期电力负荷预测，电力系统的作用是对各个行业的用户提供尽可能高质量和可靠性强的电能。

电力系统的准确预测与电力系统的控制以及运行有着密切的相互作用，也是电网规划的重要依据，准确可靠的电力负荷预测能够确保系统的稳定运营，为我们的生活增添了多彩多样的色彩。

电力负荷预测是电力系统稳定运作的至关重要的部分，以电力负荷为对象进行的一系列预测工作，通常负荷预测可根据应用目的和预测时间长短的不同，可以分为短期、中期、长期这几类，其中，短期负荷预测对于电力系统的经济稳定运行以及人们生活质量有着重要作用，从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测，其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据，在发电这一过程中，精确测量负荷大小有利于节能减排、降低经济成本、改进提升电能性能，还起到保护环境的作用，这更体现出短期电力负荷预测的重要性，为了精准及时地预测电能的消耗具体情况，对电力负荷预测来说能够建立预测模型是十分必要的因素。

近年来，国内外对短期电力负荷预测模型进行研究是非常广泛的，针对其预测方法也是在不断创新，经典预测方法包括时间序列法、指数平滑法、回归分析法等等；现代主要预测方法有灰色预测法、支持向量机法、随机森林预测法、人工神经网络方法、小波分析法等等。

基于RBF神经网络的负荷预测研究综述

基于ＲＢＦ神经网络的负荷预测研究综述
廖小红于辉（１．广东科技学院计算机系；２．广东电网东莞供电局）
摘要：负荷预测是实现电力系统优化运行的基础，对于电力系统，Ｘ．Ｎ），１ ≤ｉ ≤Ｎ；Ｙ＝（Ｙ１，Ｙ２， …，ｙＮ），为期望输出；Ｎ为训的安全性、可靠性和经济性都有着显著的影响。ＲＢＦ是一种三层前练样本个数。当神经网络输入为Ｘ．时，隐含层第节点的
了展望。
输出如式（１）所示１４］。
Ｇ（Ｘｉ，Ｃ．，１３＂。）＝ｅｘｐｆ＼ —Ｌ上２上ＬＬｌｏｊ』
『＿ｌＪＸ— Ｃｌｌ＼
（１）
关键词：负荷预测
ＲＢＦ神经网络
电力系统
Байду номын сангаас０引言
式中，Ｃ＿＝（Ｃｊ１，Ｃｊ２， …，Ｃｊ），为第ｊ个隐含层高斯函数的中心；ｏ；为第ｉ个隐含层高斯函数的宽度。
负荷预测是实现电力系统优化运行的基础，对于电力对于全体输入学习样本，ＲＢＦ神经网络的输出如式系统的安全性、可靠性和经济性都有着显著影 Ⅱ 向。负荷预（２）所示。Ｍ测是指从已知的经济、社会发展和电力系统需求出发，考Ｙ＝Ｇ（Ｘ，Ｃ，ｏｉ）Ｗ．＋ｅ（２）意政治、经济、气候等相关因素，通过对历史数据的分析和ｊ＝。一ｌ。研究，探索事物之间的内在联系和发展规律，以未来经济式中，Ｗ；为第ｉ个隐层节点与输出层之间的网络连接和社会发展情况的预测结果为依据，对未来的电力需求做权，Ｍ为隐含层节点数，ｅ为拟合误差。出估计和预测川。相关研究工作已在国内广泛开展，其研究２基于ＲＢＦ负荷预测相关研究成果已经广泛应用到电力系统实际运行维护当中，并取得文献【４】通过建立径向基（ＲＢＦ）神经网络和自适应神经了良好的经济效益。网络模糊系统（ＡＮＦＩｓ））ｆＢ结合的短期负荷预测模型来应对负荷预测的方法主要分为两大类，分别是基于参数模实时电价对短期负荷的影响。由于固定电价时代的预测方型预测法和基于非参数模型预测方法。基于参数模型的预法在电价敏感环境下效果不理想，文章根据近期实时电价测方法主要有单耗法、负荷密度法、电力弹性系数法、回归的变化应用ＡＮｎｓ系统对ＲＢＦ神经网络的负荷预测结果模型预测法、趋势外推预测法、时间序列预测法等；基于非进行修正，提高预测效果。参数模型预测方法主要有专家系统法、模糊预测法、灰色文献【５】研究了基于ＲＢＦ神经网络的多变量系统建模。预测法、人工神经网络预测法、小波分析预测法等。文章将正规化正交最小二乘算法引入多输入多输出系统，ＲＢＦ神经网络具有良好的函数逼近功能，在函数回归进行相关研究，建立了基于ＲＢＦ神经网络的多变量系统上表现出较好的性能，已被广泛应用到人工智能领域。在的模型。对电厂单元机组负荷系统进行建模仿真研究的结负荷预测方面，ＲＢＦ也得到了广泛的应用。本文的主要工果表明，用该方法建立的多变量热工系统的非线性模型是作是整理了主要的基于ＲＢＦ的电力负荷研究内容，对存有效的，具有较高的辨识精度和较好的泛化能力。在的问题进行了分析，并对未来的发展进行了展望。文献【６】提出了一种基于交替梯度算法的ＲＢＦ神经网本文接下来的内容安排如下，第二章介绍了ＲＢＦ神络，并将之应用到负荷预测领域，取得较好的效果。通过使经网络的基本原理，第三章对基于ＲＢＦ的电力负荷研究用交替梯度算法来优化ＲＢＦ输出层权值和中心与偏差值进行了综述，最后给出了总结。来得到改进的ＲＢＦ算法。与传统梯度下降算法相比，改进１ＲＢＦ神经网络基本原理的ＲＢＦ算法具有更高的预测精度和更快的收敛速度。模ＲＢＦ网络的结构与多层前向网络类似，如图１所示，型综合考虑了气象数据、日类型等影响负荷变化的多种因它由三层组成：第一层为输入层，第二层为隐含层，第三层素，实验结果表明改进的ＲＢＦ网络算法具有更优的性能。为输出层㈤。文献【７】将ＲＢＦ神经网络和专家系统相结合，在深入研究天气和特殊事件对电力负荷的影响的基础上，提出了

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。

基于BP神经网络短期电力负荷预测论文

基于BP神经网络的短期电力负荷预测摘要：本论文首先对短期电力负荷预测进行了概述，在详细分析bp神经网络原理的基础上，通过对某市历史负荷数据的分析，应用bp神经网络，建立了短期负荷预测模型，应用matlab 6.5软件进行实际建模仿真。

关键词：电力负荷bp神经网络预测建模仿真1.引言由于电力的生产与使用具有特殊性，即电能是不能储存的，这样就要求系统发电出力随时紧跟系统负荷的变化动态平衡，否则，就会影响供用电的质量，重则危及系统的安全与稳定。

随着电力系统的商品化和市场化，电力负荷预测的准确性对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。

正确地预测电力负荷，既是为了保证供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力需要，也是电力工业自身发展的需要。

2.输入层和输出层的设计在预测日的前一天中，每1个小时对电力负荷进行一次测量，这样一来，一天共测得24组负荷数据。

由于负荷值曲线相邻的点之间不会发生突变，因此后一时刻的值必然和前一时刻的值有关，除非出现重大事故等特殊情况。

所以这里将前一天的实时负荷数据作为网络的样本数据。

此外，由于电力负荷还与环境因素有关，如最高和最低温度等。

因此，还需要通过天气预报等手段获得预测日的最高和最低温度。

这里将电力负荷预测日当日的气象特征数据作为网络的输入变量。

因此，输入变量就是一个26维的向量。

显而易见，目标向量就是预测日当天的24个负荷值，即一天中每个整点的电力负荷。

这样一来，输出变量就成为一个24维的向量。

获得输入和输出变量后，要对其进行归一化处理，将数据处理为区间[0，1]之间的数据。

归一化方法有许多种形式，本文采用如下公式：在样本中，输入向量为预测日前天的电力实际负荷数据，目标向量是预测日当天的电力负荷。

由于这都是实际的测量值，因此，这些数据可以对网络进行有效的训练。

如果从提高网络精度的角度出发，一方面可以增加网络训练样本的数目，另一方面还可以增加输入向量的维数。

目前，训练样本数目的确定没有通用的方法，一般认为样本过少可能使得网络的表达不够充分，从而导致网络外推能力不够；而样本过多可能会出现样本冗长现象，既增加了网络的训练负担，也可能出现信息量过剩使得网络出现过拟合现象。

基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真

ｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅ１．ＴｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｈｏｒｔ・ｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｒｅｓｅｒｃａｈｉｎｇＯｉｌｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ
任恒杰（１９８１一），
男，主要从事电力
络短期负荷预测模型，并采用某条线路１年的历史负荷波动数据对模型进行“ 学习” 训
练。预测日２４ｈ负荷数据的Ｍａｔｌａｂ仿真及误差分析结果表明，所构筑的ＢＰ神经网络模型具有较高的可靠性和准确性，误差率控制在２％以内。ＢＰ神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性，为研究电力系统经济调度提供了一种新的
ｄａｔａｓａｍｐｌｅｓ；Ｍａｔｌａｂ
０引言
短期负荷预测作为电网规划及经济调度重要
荷预测数据，具有模型层次结构清晰、参数优化性
能较强、应用较为简便、对动态波动负荷特性描述

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南短期负荷预测在电力系统运行中起着至关重要的作用。

正确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电机组，优化电力供需平衡，提高电力系统的可靠性和经济性。

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）作为一种强大的建模工具，已经在负荷预测领域取得了很好的效果。

本文将介绍基于BNN方法进行短期负荷预测的指南。

首先，我们需要准备历史负荷数据作为训练样本。

这些历史负荷数据通常包括负荷的时间序列和对应的日期时间信息。

为了提高预测模型的准确性，我们可以考虑使用一些相关的影响因素作为特征变量，例如天气数据、季节性因素等。

接下来，我们需要选择一个合适的BNN模型结构。

BNN是一种基于神经网络的概率图模型，可以有效处理不确定性问题。

常见的BNN模型包括Bayesian Feedforward Neural Network（BFNN）、Bayesian Recurrent Neural Network（BRNN）等。

根据实际需求，选择一个适合的模型。

在训练BNN模型之前，我们需要进行数据预处理。

常见的预处理方法包括标准化、归一化等，以提高数据的可比性和模型的训练效果。

接着，我们可以使用一些常见的优化算法训练BNN模型，例如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam等。

在进行优化算法调参时，可以使用交叉验证的方法选择最优的参数配置。

训练好BNN模型后，我们可以进行负荷预测。

预测的输入是未来一段时间的特征变量，输出是对应时间段的负荷预测结果。

预测结果可以是点预测，也可以是概率分布预测。

最后，我们需要评估负荷预测的准确性。

常见的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsolute Error，MAE）等。

通过对预测准确性的评估，可以判断BNN模型的负荷预测效果，并进行相应的改进。

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

负荷预测方法

负荷预测方法
负荷预测方法是指通过使用各种技术和模型来预测未来的负荷需求。

以下是一些常用的负荷预测方法：
1. 历史数据分析方法：根据过去的负荷数据，通过统计分析、时间序列分析等方法，来预测未来的负荷需求。

这种方法主要基于负荷的周期性和趋势性。

2. 多变量回归分析方法：通过分析多个影响负荷的变量，如天气、工作日等，建立回归模型来预测负荷需求。

这种方法可以考虑到多个影响因素的综合作用。

3. 人工神经网络方法：使用神经网络模型来学习和预测负荷需求。

这种方法可以通过训练网络来自适应地学习负荷的复杂关系。

4. 支持向量机方法：使用支持向量机模型来建立负荷预测模型。

这种方法可以处理非线性关系和高维数据。

5. 智能优化方法：使用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，来寻找最优的负荷预测模型参数。

这种方法可以提高预测的准确性和效率。

以上是一些常用的负荷预测方法，不同方法适用于不同的负荷特点和需求。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法或结合多种方法来进行负荷预测。

智能电网中的负荷预测与优化控制

智能电网中的负荷预测与优化控制智能电网是以网络化通信、大数据、人工智能和新能源技术为特点的电力系统，可以实现电力生产、传输、分配和使用的智能化管理和调度。

负荷预测和优化控制作为智能电网中重要的技术手段，可以提高电力系统的稳定性、安全性和经济性。

一、负荷预测负荷预测是指根据历史数据、气象预报、节假日等因素，预测未来一定时间段内的负荷需求。

负荷预测可以为电力生产和调度提供决策参考，如预测潮流峰值，选择合理的机组组合，优化电力调度计划等。

现有的负荷预测技术主要包括时间序列分析、神经网络、灰色系统、支持向量机等方法。

时间序列分析是最早也是最常用的负荷预测方法，其原理是将时间序列分解为趋势、季节、循环等部分，并进行回归分析和误差修正。

神经网络是一种模拟人脑神经细胞之间联结关系的算法，其优点在于自适应性强，可以自动学习历史数据中的模式和规律。

灰色系统是一种非参数分析方法，适用于数据样本较少和复杂度较高的情况下。

支持向量机是一种基于统计学习理论的方法，可以将复杂的非线性问题转化为高维空间的线性问题，在数据量大、噪声干扰较大的情况下表现良好。

二、优化控制优化控制是指通过调整发电机组的出力、电力输送的路径和电力市场价值等手段，使得电力系统的性能指标最优化。

常见的优化目标包括最小化发电成本、降低损耗、优化电网结构、提高电力质量等。

优化控制主要分为静态优化和动态优化两种方法。

静态优化是指在某一时刻或一段时间内，通过对电力系统进行模拟计算和分析，确定最优的调度计划。

静态优化方法包括整数规划、线性规划、非线性规划、动态规划等。

动态规划是一种动态决策过程最优化的模型，通过逐步选择最佳控制状态和控制动作，使得系统的性能指标最优化。

动态规划方法需考虑随时间变化的电力需求和电力负荷，具有全局优化的能力，但计算复杂度较高。

动态优化是指在电力系统运行过程中，通过实时监测和预测电力负荷情况，采取相应的调整策略，使系统性能最优化。

动态优化方法包括模型预测控制、反演控制、自适应控制等。

基于Elman神经网络的负荷预测研究

作和生活基本保障的一个重要问题。因此，寻找城
知，随时间的推移，度负荷相比于往年同一月的月历史负荷具有明显的增长趋势，图１所示为如
２０－２００１０５年某、２如所示为２０－２００１０５年某电网分月用电量。明显该
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：Ｅｌａｎｕａｎｔｍｎｅｒｌｅｗｏｒｋ；ｆｒｃｓｉｇｏｅａｔｎｍｏｅ；ＢＰｎｕｒｌｅｗｏｋ；ＭＡＴＬＡＢｌｎｕｇｅｅｔｉｄｌｅａｎｔｒａｇａｅ；ｌｃｒｃ
Ｓｔｒｙｓｅｎ
华北电力技术
ＮＯＲＨＩＬＣＲＣＰＷＥＴＨＣＮＡＥＥＴＩＯＲ
・
试验研究・
基于Ｅｍａｌｎ神经网络的负荷预测研究
王祥龙
（州物理研究所，州７００）兰兰３００
摘要：力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，负荷变化具有明显的周期性，章采用Ｅｍａ电其文ｌｎ神经网络与ＢＰ神经网络建立模型，出了一种基于神经网络的负荷预测方法。对某电网实际历史数据进行仿提
０引言
经济的高速发展带来了城市化与工业生产规模的不断发展，也使得城市供电系统的供需矛盾变得日益突出起来，特别是夏季，市电力紧缺的城

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】。

基于神经网络的电力负荷预测方法研究

有利．能够合理组织电网运行的方式和有效安排机组检修又计划。外，仅可以节油、煤，能降低发电成本．此不节还易于管理计划用电，并且能提高电力系统的社会效益与经济效益。因此．电力负荷预测是电力系统管理实现现代化的重要内容。电力系统负荷预测可分成四种情况：别是长期负荷预分
经元都等势分布贮存全部定量、性的信息．此鲁棒性与定因
容错性是很强的。由于采取并行分布的处理方法，以能够所进行快速的大量运算．时处理定性定量的知识．要学习同需自适应或者不确定系统．是因为以上突出优点人工神经网正
测、期负荷预测、期负荷预测和超短期负荷预测。及到中短涉
提供电源和电网规划的基础数据．以及年度的检修计划确定
络都具有．因此近几年来人们极大地关注它。
可将人工神经网络的网络模型表示为下图：
应用．预测未来一年之内的用电负荷：期预测是预测较是短短时间。一日或一周的负荷．要用于日开停机计划与发如主
电计划的安排，时气象因素（度、度、同温湿降雨量）星期种、

浅谈配网规划中负荷预测的几种方法

浅谈配网规划中负荷预测的几种方法负荷预测是电力系统中配网规划的重要组成部分，它对于合理规划电网设备和优化电网运行具有重要的意义。

本文将从时间序列分析、统计回归、人工神经网络和混合方法四个方面介绍负荷预测的几种方法。

一、时间序列分析时间序列分析是一种常用的负荷预测方法。

它通过对历史负荷数据进行分析，建立起负荷与时间的关系模型，从而预测未来一段时间内的负荷情况。

常见的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和季节性模型法等。

1.移动平均法移动平均法是一种简单的时间序列分析方法，它通过计算过去一段时间内负荷的平均值，并将这个平均值作为未来负荷的预测值。

移动平均法重视历史数据的平均趋势，适用于负荷变化比较平缓的情况。

2.指数平滑法指数平滑法是一种根据历史数据的加权平均值来预测未来负荷的方法。

它通过给历史数据设置不同的权重，将较大权重放在近期数据，较小权重放在远期数据，从而更加重视近期负荷数据的变化情况。

3.季节性模型法季节性模型法考虑到负荷的季节性变化，将负荷数据分为季节性和非季节性两个部分，并分别建立相应的模型。

季节性模型法通过对历史数据的季节性部分进行分析，得出未来负荷的季节性预测值，并与非季节性部分相加得出最终的负荷预测值。

二、统计回归统计回归是一种常用的负荷预测方法，它通过建立负荷与其他影响因素之间的关系模型，从而预测未来负荷情况。

常见的统计回归方法有简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。

1.简单线性回归简单线性回归是一种最简单的回归分析方法，它假设负荷与单个影响因素之间的关系是线性的，通过拟合负荷与单个影响因素之间的散点图，得出拟合直线的斜率和截距，从而得出负荷与影响因素之间的线性关系。

2.多元线性回归多元线性回归是一种考虑多个影响因素的回归分析方法，它假设负荷与多个影响因素之间的关系是线性的，通过拟合负荷与多个影响因素之间的散点图，得出拟合平面的系数，从而得出负荷与影响因素之间的线性关系。

电力系统中的负荷预测方法与准确率评估

电力系统中的负荷预测方法与准确率评估电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。

准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商合理安排发电方式、优化电力供应链、提高能源利用效率、稳定电力系统运行。

本文将介绍电力系统中常用的负荷预测方法，并探讨如何评估负荷预测方法的准确率。

一、传统方法1.基于统计模型的负荷预测方法基于统计模型的负荷预测方法是传统的负荷预测方法之一。

该方法利用历史负荷数据，通过统计学方法建立预测模型，并利用该模型预测未来的负荷。

常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。

这些模型通过分析历史负荷数据中的趋势、周期性等特征来预测未来的负荷。

然而，由于电力系统负荷受多种因素的影响，基于统计模型的负荷预测方法在预测准确性上存在一定的局限性。

2.基于神经网络的负荷预测方法神经网络是一种常用的负荷预测方法，其主要思想是通过模拟人脑神经元的连接和传递机制来建立预测模型。

神经网络通过多层次的神经元相互连接，可以从输入层到输出层实现负荷预测的功能。

该方法具有较强的非线性建模能力，可以识别和捕捉输入数据中的复杂模式和关联关系。

然而，神经网络需要大量的训练数据来优化模型参数，且模型的训练时间较长，对计算资源要求较高。

二、基于机器学习的负荷预测方法1.支持向量机（SVM）方法支持向量机是一种常见的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。

在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据的特征，将负荷进行分类并进行预测。

SVM方法通过最大化分类边界来寻找最优的超平面，从而提高负荷预测的准确性。

该方法具有较强的泛化能力，适用于负荷预测中存在多个影响因素的情况。

2.随机森林（Random Forest）方法随机森林是一种集成学习方法，在负荷预测中具有较好的性能。

随机森林通过构建多个决策树，并通过集成这些决策树的结果来进行负荷预测。

每个决策树通过随机选择样本和特征来建立，从而减少过拟合风险。

基于神经网络的负荷预测仿真研究

ａｐｉｄｔｅａｔｃｒｅａｉｎｃｎｅｔｎｔｈｏｅｔｅｉｐｔｖｒｂｅｆｂｃｒｐｇｔｎ（ｐｌｈｕｏｏｒｌｔｏｃｐｉｏｃｏｓｈｎｕａｉｌｓｏａｋｐｏａａｉｅｏｏａｏＢＰ）ｎｕａｅｒｌ
ｔｉｅｈｄｉｅｓｂｅａｄｅｆｃｉ．ｈｓｍｔｏＳｆａｉｌｎｆｅｔｖｅ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｃｒｐｇｔｏｅｒｌｎｔｒａｋｐｏａａｉｎｎｕａｅｗｏｋ；ｌａｏｅａｔｇ；ｐｏｄｆｒｃｓｉｎｏｗｅｙｓｅ；ａｔｃｒｅａｉｎｆｎｃｉｎｒｓｔｍｕｏｏｒｌｔｕｔｏｏ
ＡｂｒｔＩｐｏｉｇｔｅｐｓｔａｃ：ｍｒｖｎｈｏｗｅｏｄｆｒｃｓｉｇａｃｒｃｓｇｏｏｈａｅｙｐｏｕｔｏｆｔｅｐｒｌａｏｅａｔｎｃｕａｙｉｏｄｆｒｔｅｓｆｔｒｄｃｉｎｏｈｏｗｅｒ
ｎｔｒｅｗｏｋ，ａｄｓａｉｈｄｈｐｏｎｅｔｂｌｅｔｅｓｗｅｏａｆｒｃｓｉｇｒｌｄｏｅａｔｎｍｏｅｄｗｈｉｈｓｘａｉｅｂａｅｏＭＡＴＬＡＢ．ｃｉｅｍｎｄｓｄｎ
测方法有：色预测法、家系统法、糊预测灰专模法、工神经网络法、选组合法和小波分析法。人优
２１０１年７月第７卷第３期

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