神经网络负荷预测PPT课件
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神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
7
3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
15
4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
16
人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
6
关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
神经网络学习PPT课件
不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
电力负荷预测ppt课件
温度、湿度、风力、阴暗等
W (T
)
KKsw(T(TTTs w)
, )
,
T Ts T Tw
0 Tw T Ts
;
T ：预测温度 Tw ：电热负荷临界温度 Kw ：电热负荷临界斜率 Ts ：冷却临界温度 Ks ：冷却临界斜率 三、特别条件负荷分量模型 可用专家系统人工修正（因子模型） （1）因子模型
i 1
i 1
最小二乘法，使残差平方和 Q 最小
Q / a 0
Q / b 0
n
n
n
n xi yi ( xi )( yi )
b
i 1
i 1
i 1
n
n
n xi 2 ( xi )2
i 1
i 1
n
n
yi b xi
a y bx i1
i 1
n
式中
x
1 n
n i 1
xi ,
y
1 n
n i 1
商业
工业
农业
其它
六、电力负荷预测方法
直观分析单耗：增弹长性率系法数： 法需，要面系负数荷法密度法
统计分析回平归，滑神， 灰经色网，络，遗小传波算变法换
专家系统
;
第二节 电力负荷预测法的适应范围 一、方法 （1）线性外推法 （2）时间序列法（指数平滑法） （3）卡尔曼滤波法 （4）人工神经网络法 （5）灰色理论 （6）遗传算法 （7）小波变换 二、适应范围
;
三、预测的程序 1、确定预测目标 根据预测的对象和内容，明确规定预测的目标，确定预测的期限、范围。 2、收集、分析、整理有关资料 作需求电量和用电负荷的预测，需要收集预测地区国民经济和社会发展 的历年情况、电力系统现有情况、用电结构、用电量和地区经济增长速 度及其影响因素、大型用户远景用电计划、动力资源及自然资源情况、 单位产品的综合耗电定额及变化因素等；需对各类电力用户的用电量及 负荷特性，各主要变电站的运行日志，无功设备安装容量及电压、频率 等情况进行经常的、系统的统计及分析，把握其发展规律 3、选择预测方法 根据预测的对象、目标，预测精度的要求和掌握的情报资料情况，选择 适当的预测方法，建立预测模型。一般来说，定量预测精度较高，但对 资料的要求也较高。定性预测是对经验的分析和总结。在进行预测时， 要定量与定性相结合，尽量采用多种预测方法，并比较其预测结果的差 异，找出原因，使预测更趋于实际; 和准确。
神经网络讲义ppt课件
设置网络的初始化值、训练参数、自顺应调整 参数和仿真参数,并可对定义的神经网络进展初 始化、训练、自顺应调整、仿真等。
8.1.2 图形用户界面运用例如
仍以例6.1的方式分类问题为例,将待分类方 式重画于图8.2 中。据例6.1 的分析,网络构 造重画于图8.3 中。第1层有5个神经元,第2 层有1个神经元。
该输p 入向量名,单击该窗口的View 按钮,弹出数据
(Data)窗口,在该窗口可以查看到该输入向量的值, 并可以修正数据值。
• ② 确定训练样本的目的向量。按照与输入向量 同样的方法可以确定目的向量,只是选择数据类型
为Targets,输入向量名为t ,数据值为
0.2 0.8 0.8 0.2
• ③ 训练网络。在Network/Data Manager 窗口 选中网络名Demonet,单击Train …按钮,那么弹出 Network:Demonet窗口,如图8.8 所示。
训练样本集为
p
1 2
1 1
2 1
04，
t 0.2 0.8 0.8 0.2，
• 以图形用户界面设计上述神经网络的详细 方法如下：
•
•
图8.2 待分类方式
输入 第一层
第二层
图8.3 两层BP 网络
(l)在MATLAB命令窗口键人nntool,翻开 Network/Data Manager窗口。
(2)创建神经网络 单击New Network … 按钮,弹 出Create New Network 窗口,如图8.4所示。
• 可以看出,网络很好地完成了图8.2 所示的 两类方式分类问题。当然,可以用训练样本以外 的数据进展仿真,此时,需求先在Network/Data Manager窗口建立仿真的输入向量,建立方法与 建立训练样本的输入向量一样,然后在Network: Demonet窗口的Simulate 页面选择该仿真的输 入向量名,进展仿真。
8.1.2 图形用户界面运用例如
仍以例6.1的方式分类问题为例,将待分类方 式重画于图8.2 中。据例6.1 的分析,网络构 造重画于图8.3 中。第1层有5个神经元,第2 层有1个神经元。
该输p 入向量名,单击该窗口的View 按钮,弹出数据
(Data)窗口,在该窗口可以查看到该输入向量的值, 并可以修正数据值。
• ② 确定训练样本的目的向量。按照与输入向量 同样的方法可以确定目的向量,只是选择数据类型
为Targets,输入向量名为t ,数据值为
0.2 0.8 0.8 0.2
• ③ 训练网络。在Network/Data Manager 窗口 选中网络名Demonet,单击Train …按钮,那么弹出 Network:Demonet窗口,如图8.8 所示。
训练样本集为
p
1 2
1 1
2 1
04，
t 0.2 0.8 0.8 0.2，
• 以图形用户界面设计上述神经网络的详细 方法如下：
•
•
图8.2 待分类方式
输入 第一层
第二层
图8.3 两层BP 网络
(l)在MATLAB命令窗口键人nntool,翻开 Network/Data Manager窗口。
(2)创建神经网络 单击New Network … 按钮,弹 出Create New Network 窗口,如图8.4所示。
• 可以看出,网络很好地完成了图8.2 所示的 两类方式分类问题。当然,可以用训练样本以外 的数据进展仿真,此时,需求先在Network/Data Manager窗口建立仿真的输入向量,建立方法与 建立训练样本的输入向量一样,然后在Network: Demonet窗口的Simulate 页面选择该仿真的输 入向量名,进展仿真。
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】。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
BP神经网络预测负荷
212 0.1305 0.1819 0.4952 0.5312 0.6886 0.6898 0.6999 0.7323 0.7721 0.7956 0.2301 0.2867
0.5
7月29日 0.2005 0.1121 0.1207 0.1605 0.4556 0.5022 0.6553 0.6673 0.6798 0.7023 0.7521 0.7756 0.2234 0.2799
0
7月22日 0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156 0.2385 0.3125
0
7月23日 0.2016 0.1105 0.1243 0.1978 0.5021 0.5232 0.6819 0.6952 0.7015 0.6825 0.7825 0.7895 0.2216 0.2701
3）分段线性转移函数 f(x)
1.0
xc
x
0 x0 f (x) cx 0 x xc
1 xc x
4）概率性变换函数（高斯函数）
1.0
f(x)
e f (x)
x2 2
x
上述的非线性函数有两个特点：突变性和饱和 性，这正是为了模拟神经细胞兴奋过程所产生 的神经冲动及疲劳等特点。
神经网络的拓扑结构
结构类型 网络拓扑结构
函数表示，被称为转移函数（非线性））
输入总和常称为神经元在t时刻的净输入：
Net '(t)
ij xi (t)
人工神经网络的要素
ANN三要素
传递函数
阈值变换函数 非线性变换函数 分段线性变换函数 概率型变换函数
0.5
7月29日 0.2005 0.1121 0.1207 0.1605 0.4556 0.5022 0.6553 0.6673 0.6798 0.7023 0.7521 0.7756 0.2234 0.2799
0
7月22日 0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156 0.2385 0.3125
0
7月23日 0.2016 0.1105 0.1243 0.1978 0.5021 0.5232 0.6819 0.6952 0.7015 0.6825 0.7825 0.7895 0.2216 0.2701
3）分段线性转移函数 f(x)
1.0
xc
x
0 x0 f (x) cx 0 x xc
1 xc x
4）概率性变换函数（高斯函数）
1.0
f(x)
e f (x)
x2 2
x
上述的非线性函数有两个特点：突变性和饱和 性，这正是为了模拟神经细胞兴奋过程所产生 的神经冲动及疲劳等特点。
神经网络的拓扑结构
结构类型 网络拓扑结构
函数表示，被称为转移函数（非线性））
输入总和常称为神经元在t时刻的净输入：
Net '(t)
ij xi (t)
人工神经网络的要素
ANN三要素
传递函数
阈值变换函数 非线性变换函数 分段线性变换函数 概率型变换函数
神经网络负荷预测
(t ) 为表 式中 m(t ) 表示负荷数据相似日t时刻的平均值， 示其变化范围的阈值。
Y (d , t ) m(t ) (t )
Y (d , t ) m(t )
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立
历史数据的选取及数据预处理
(3)缺失数据的补充 由于一些因素影响，使得某些负荷数据失真或缺失，对于这种 数据的处理方法通常是用前后几天的负荷数据来填补。
logo神经网络负荷预测1经济性2可靠性3挺高安全性4促进电力市场电力系统负荷预测的意义1可变性2条件性3时间性4多方案性电力系统负荷预测的特点1长期负荷预测2中期负荷预测3短期负荷预测4超短期负荷预测电力系统负荷预测的分类1趋势外推法2回归分析法3时间序列法4灰色预测法5专家系统法6小波分析法7人工神经网络法电力系统负荷预测的研究现状神经网络基本模型1阶跃型传递函数2线性传递函数神经网络基本模型神经网络的集中传递函数???????0101xxxfkxxf?3分段型传递函数4sigmoid型传递函数神经网络基本模型???????????????111112111xxxxxfexp11xxf????神经网络基本模型神经网络基本模型1误差反向传播网络bp网络误差反向传播模型属于前向网络是到目前应用最为广泛的一种人工神经网络应用于语言模式识别自适应控制等
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立
负荷数据的归一化处理
神经网络在训练之前需要对数据进行归一化处理，以避免出现 神经元饱和现象，而影响整个网络的学习训练过程BP神经网络 的传递函数一般选用 Sigmoid 函数，应将输入数据压缩至 [-1,1]之间。变换公式如下：
xmax xm xmin 输出层换算为负荷的公式如下： xm
BP神经网络的学习算法
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神经网络的学习特性
（1）有导师学习 需要给出期望的输出，基于大量的训练样本，训练并比较输
入与输出的误差，根据这个数值对网络的权值和阈值进行调节， 使网络的输出更加接近于理想输出。
（2）无导师学习 输入向量不包含目标向量，是一个自我学习的过程，训练过
程主要是对权值和阈值的修改，不需要反馈。相似的输入可以 得到相似的输出，无导师学习法可作聚类分析，通过学习统计 出输入样本存在的特性，以神经元之间连接权值的形式存在， 将向量按各自特性划分为有限的模式类别。根据训练任务量的 不同，可分为渐进式和批量式。渐进式训练是每收到一个输入 向量便调整网络权值和阈值；批量式训练是接受所有输入向量 后根据相关算法批量调整网络的权值和阈值。
BP神经网络的学习算法
（1）信号正向传播 信号的正向传播过程中，各层之间互相没有联系， 将输入信息传到输入层后，再传到隐含层，经过一 定的计算处理后，在输出层得到结果。
（2）误差反向传播 误差的反向传播过程，首先将输出结果与期望值比较，计算得 出误差值，并根据此值修改神经元之间的连接权值，然后再将 其值重新加到各个神经元上，使得误差减小。实际上即是求误 差函数的极小值。
Y(d,t)m (t)(t) Y(d,t)m (t)
式中 m(t) 表示负荷数据相似日t时刻的平均值， (t ) 为表
示其变化范围的阈值。
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立
历史数据的选取及数据预处理
(3)缺失数据的补充 由于一些因素影响，使得某些负荷数据失真或缺失，对于这种 数据的处理方法通常是用前后几天的负荷数据来填补。
BP 神经网络模型的结构
BP神经网络的学习算法
（1）信号正向传播 信号的正向传播过程中，各层之间互相没有联系， 将输入信息传到输入层后，再传到隐含层，经过一 定的计算处理后，在输出层得到结果。
（2）误差反向传播 误差的反向传播过程，首先将输出结果与期望值比较，计算得 出误差值，并根据此值修改神经元之间的连接权值，然后再将 其值重新加到各个神经元上，使得误差减小。实际上即是求误 差函数的极小值。
BP神经网络的学习算法
（1）对样本的输入数据做归一化处理，得到输入变量； （2）对权值进行初始化，使其为较小的随机数； （3）确定具有输入向量和期望输出的训练样本； （4）根据输入样本信息，经过隐含层的计算，在输出层得出结 果； （5）计算实际输出与期望值之间的误差，并与规定误差进行比 较； （6）调整隐含层和输出层各神经元的权值； （7）返回第 4 步，循环进行，直到误差满足规定的精度为止。
（2）径向基函数网络（RBF网络） 径向基函数模型属于多层前向网络，具有学习速度快，精度 高的特点，但由于高斯函数特性，不适用于高频的学习。
神经网络的分类
（3）Hopfield 网络 （4）双向联想存储器网络(BAM 网络) （5）适应谐振理论网络(ART 网络)
神经网络的分类
2.按照神经网络连接结构的拓扑方式分类 （1）正向网络
1
f
(x)
1 2
(1
x)
1
(x 1) (-1 x 1) (x 1)
（4）Sigmoid型传递函数
f(x) 1
1exp(x)
神经网络基本模型
神经网络基本模型
神经网络的分类
1.按神经元之间的组合拓扑结构划分
（1）误差反向传播网络（BP网络） 误差反向传播模型属于前向网络，是到目前应用最为广泛的 一种人工神经网络，应用于语言、模式识别，自适应控制等 。其缺点是训练时间较长，容易陷入局部最小。
BP神经网络的学习算法
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立
（1）历史数据的选取及数据预处理 （2）负荷数据的归一化处理 （3）神经网络的拓扑结构 （4）神经网络的学习参数 （5）预测误差分析
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立
历史数据的选取及数据预处理
(1)数据水平处理法 该方法选取相邻的时刻的数据为参考，确定一个阈值，如果某
神经网络负荷预测
LOGO
电力系统负荷预测的意义
（1）经济性 （2）可靠性 （3）挺高安全性 （4）促进电力市场
电力系统负荷预测的特点
（1）可变性 （2）条件性 （3）时间性 （4）多方案性
电力系统负荷预测的分类
（1）长期负荷预测 （2）中期负荷预测 （3）短期负荷预测 （4）超短期负荷预测
电力系统负荷预测的研究现状
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立
负荷数据的归一化处理
神经网络在训练之前需要对数据进行归一化处理，以避免出现 神经元饱和现象，而影响整个网络的学习训练过程BP神经网络 的传递函数一般选用 Sigmoid 函数，应将输入数据压缩至 [-1,1]之间。变换公式如下：
（1）趋势外推法 （2）回归分析法 （3）时间序列法 （4）灰色预测法 （5）专家系统法 （6）小波分析法 （7）人工神经网络法
神经网络基本模型
神经网络基本模型
神经网络的集中传递函数 （1）阶跃型传递函数
1 (x0) f (x)1 (x0) （2）线性传递函数
f (x) kx
神经网络基本模型
（3）分段型传递函数
神经网络的分类
（2）反馈型网络
神经网络的分类
（3）层内互联正向网络
神经网络进行负荷预测的优缺点
（1）非线性 神经网络对于实现非线性映射具有一定的优势，其神经元具有 很强的数学处理能力，这一特性有助于非线性问题的解决。所 以比较适合短期负荷预测 （2）并行分布处理 神经网络具有高度并行结构，各神经元间并列运行，能同时处 理信息，具有高速计算能力，有助于实现系统的监控及优化。 （3）对初值要求较高
历史数据的选取及数据预处理
(2)数据垂直处理法
电力系统的负荷变化具有周期性，根据这一特性，可认为相似
日期之间的数据具有相似性，它们之间的变化范围也比较小，
如果某一数据与其他值的变化差距非常大，可认为是不良数
据，进行以下处理。
如果：
Y(d,t)m(t)(t)来自则：Y(d,t)m (t)(t) Y(d,t)m (t)
一数据超出这个阈值，就认为它是伪数据，需要对它进行处 理，处理的方法如下： 如果：
Y(d,t)Y(d,t1) (t) Y(d,t)Y(d,t1) (t)
则
Y(d,t)Y(d,t1)Y(d,t1) 2
Y(d,t) 表示第d天t时刻的负荷值，(t),(t)表示阈值。
BP神经网络电力系统负荷预测模型建立