基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究
最新基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究
精品资料基于B P神经网络的电力系统负荷预测研究........................................基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究摘要:通过对岳阳县地区电力负荷历史数据及特点的研究,分析了影响中期负荷预测准确性的多方面因素,利用日常负荷与气象条件的关系,建立神经网络中期负荷预测模型,研究了这一人工智能技术应用于电力系统负荷预测的可行性。
提出了一种基于bp神经网络的综合预测方法,能够稳定和较准确地对电力负荷做出预测。
在实际电力负荷预测中,该方法取得了比较高的的预测精度。
关键词:电力负荷预测神经网络bp算法引言电力系统负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件及社会影响等条件下,研究和应用一套系统处理过去负荷与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定未来某特定时刻的电力负荷值。
电力系统的正确调度、规划和运行都离不开电力负荷预报,准确的负荷预报不仅对电力系统的安全、可靠、经济运行起着重要作用,同时也是潜在节约能源的方法[1]。
电力系统负荷数据预测的研究在近些年来有了很大的发展,预测的方法由过去的人工方式逐步转换成软件干预方式。
电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意,己经成为了现代电力系统运行研究中的重要课题之一。
早在1990年d. c.park 等人就采用人工神经网络(artificial neural networks,ann)方法对电力负荷进行预测[2]。
人工神经网络技术可以模仿人脑做智能化处理,对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。
1个3层的bp神经网络就可以直接实现输入参数与电力负荷状态之间的非线性映射,无需建立系统的模型,而且这种映射结果的精度可由足够的训练样本来保证。
1 电力负荷预测的原理、步骤中期负荷预测通常是指预测未来一年(12个月)之内的电力负荷,它是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,预测的结果将对发电机组生产计划的制定、水火电的合理配置、燃料配置、安全分析设备的维护以及电网能量的传播有着很大的影响,对于电力系统运行与控制有着非常重要的意义。
基于BP神经网络的电力负荷预测研究
基于BP神经网络的电力负荷预测研究提出了一种有着显著优点的基于MATLAB的人工神经网络负荷预测的方法,算例分析结果充分证明了基于MATLAB的BP网络对电力负荷的中长期预测更加精确。
标签：BP神经网络;电力负荷预测;MATLAB1 引言负荷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。
也可以说,负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。
对用户来说,用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗功率之和。
在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下,研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定未来某特定时刻的负荷数值,称为负荷预测。
本文主要针对BP神经网络应用于电力系统中长期负荷预测做了进一步的研究,并通过MATLAB程序设计BP神经网络。
通过实例运行BP网络证明,本文所提供的预测方法具有较好的预测精度,我们得到的预测的结果与实际值相差很小,并在与其他方法预测的结果相比较可知,基于MATLAB的BP网络对于电力负荷的预测更加精确。
2 电力负荷预测的原理、步骤2.1 负荷预测的基本原理负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律,预计或判断其未来发展趋势和状况的活动,因此必须科学地总结出预测工作的基本原理,用于指导负荷预测工作。
主要有以下几个方面:可知性原理,可能性原理,连续性原理,相似性原理,反馈性原理,系统性原理。
2.2 负荷预测的基本步骤对电力负荷的预测,一般可按下列步骤进行。
(1)确定负荷预测的目标即近、中、远期负荷预测;(2)收集和分析历史数据,对电力系统的历史数据及有关信息加以整理,排除偶发事件的有关信息,为电力负荷预测提供可靠的原始资料;(3)建立预测模型,根据预测目标和资料,选择合适的电力负荷预测方法,建立相应的数学模型;(4)对预测结果进行分析,评价各因素对电力负荷预测结果的影响及预测结果的可信度。
基于BP神经网络系统的电力系统负荷预测
摘要： 为提 高 电力系统 负 荷 预测的精度 ， 在传统 的 Ｂ Ｐ 神经网 络 模 型基 础上 ， 结合 电力系 统 系统 负 荷 预测的要 求和特 最， 提 出一种改进 的电力系统负荷预 测模 型通 过与传统的神经 系统进行 比较 ， 发现 改进 的神 经网络模型不仅学习效率大 大提 高， 精度也 能达到 目 标精度的要求 。
关 键词 ： Ｂ Ｐ神经 网。 大 大 降 低 了 网络 电力 系统 的 一项 十 分 重要 的 日常 工作 便 是 电力系 统 负荷 预 学 习过 程 中 的振 荡趋 势， 同时 又 能 做 到 预 测 值 之 间 测， 负 荷 预 测 是 否 精 准 关 系 到 电 网运 行 的 经 济 性 、 安 全 性 以 及 对 于 误 差 曲 面 局 部 细 节 的 敏 感性 ， 电能 质量 。 准确 的 电力 负荷 预 测 有助 于 合 理 地 布 局 电力 投 资 、 统 筹 安 排 购 电计 划 和 制 定 运 行 时 间 ， 对 于 社会 效 益 和 经 济 效 益 的 提 升 大有 裨 益 。 和趋势外推等 的 相 互 关联 。
粒子 群 一 ｃ神 经 网络 模 型 的 短 期 电 力负荷 预 测 ， 通 过 神经 网络 模 型 的 学 习能 力对 电力系 统 负荷 作 出合 理 的 预 测 。
△ Ｗ＝ （ Ｊ ＋ Ｍｉ ） 一 × Ｊ Ｔ ｅ
２实 验 验 证
２ ． １ 改进 的 Ｂ Ｐ网 络 模 型 效 果 验 证
通 过 实例 对 此 说 明 。 １ Ｂ Ｐ神 经 网络 算 法 的改 进
２ ． ２对 比结 果分析 传统的 Ｂ Ｐ网络 模 型 不 仅学 习速度 上较 慢 ， 最 终 结 果 的 精
基于BP神经网络的负荷预测模型研究
基于BP神经网络的负荷预测模型研究第一章：引言负荷预测在电力系统运行和规划中扮演着重要的角色。
准确地预测负荷变化可以有效地优化电力系统的运行调度和资源分配，提高电力系统的可靠性和经济性。
近年来，随着电力系统规模的不断扩大和发展，负荷预测变得越来越复杂。
传统的负荷预测方法，如统计方法和时间序列方法，在处理非线性和时变特性方面存在一定的局限性。
因此，基于人工智能的方法逐渐成为研究的热点。
第二章：BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种常用的人工神经网络，其具有非线性映射能力和适应性优势。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过前向传播和反向传播算法来实现训练和预测的过程。
输入层接收负荷预测的相关特征，隐藏层进行特征转化和映射，输出层输出负荷预测结果。
第三章：负荷预测模型的构建在构建基于BP神经网络的负荷预测模型时，首先需要选择合适的输入变量。
常用的输入变量包括历史负荷数据、天气数据、节假日等。
接下来，需要对数据进行预处理，包括数据归一化、去除异常值等。
然后，将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
接着，选择适当的网络结构和参数，如隐藏层数、神经元个数和学习率等。
最后，通过对训练集的训练和优化，得到预测模型。
第四章：负荷预测模型的实验与分析本章将通过实验对基于BP神经网络的负荷预测模型进行验证和分析。
首先，采集真实的负荷数据和相关特征数据，构建实验数据集。
然后，将数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集。
接着，使用BP神经网络模型对训练集进行训练，并对测试集进行预测。
最后，根据实验结果进行分析和评估。
第五章：模型性能评价指标为了评估基于BP神经网络的负荷预测模型的性能，需要引入合适的评价指标。
常用的评价指标包括平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和相关系数等。
通过对实验结果进行评价指标的计算和比较，可以对模型的预测精度进行客观的评估。
第六章：讨论与展望本章将对基于BP神经网络的负荷预测模型进行讨论和展望。
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BP神经网络的短期负荷预测
基于BP神经网络的短期负荷预测基于BP神经网络的短期负荷预测0. 引言随着工业化和城市化的快速发展，电力负荷的准确预测成为了能源管理和电力系统规划的重要问题之一。
短期负荷预测可以帮助电力系统进行合理的调度和运营，从而提高能源利用效率和经济性。
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）作为一种常用的人工神经网络模型，在短期负荷预测中展现了其优异的性能和广泛的应用前景。
1. BP神经网络模型BP神经网络是一种典型的前馈神经网络模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受各种负荷预测的输入特征，隐藏层用于提取输入特征的非线性组合和抽象表示，输出层给出对负荷预测值的估计。
BP神经网络通过不断调整网络中的权重和阈值，利用误差反向传播原理实现对负荷预测模型的训练和优化。
2. 数据预处理在进行短期负荷预测之前，需要对原始数据进行预处理。
具体而言，包括数据清洗、特征提取和数据标准化等步骤。
数据清洗主要是为了去除异常值和缺失值，确保数据的完整性和准确性。
特征提取是为了从原始数据中提取出能够反映负荷变化规律的有效特征。
数据标准化是为了将不同尺度和量纲的数据转化为统一的范围，以便于神经网络的训练和比较。
3. 网络训练和优化网络的训练和优化是短期负荷预测的核心步骤。
首先，需要将原始数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于网络的权重和阈值的调整，测试集用于评估网络的预测性能。
接下来，利用误差反向传播算法，不断更新和调整网络中的权重和阈值，以最小化网络在训练集上的误差。
在训练过程中，需要设置合适的学习率和动量因子，以避免网络陷入局部最小值的问题，并提高网络的收敛速度和稳定性。
4. 模型评估和预测在网络训练完成后，需要对模型的性能进行评估和预测。
评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均相对误差（MRE）和均方相对误差（MSRE）等，用于评价网络的预测误差和准确性。
通过与其他传统的负荷预测方法进行比较，可以验证BP神经网络在短期负荷预测中的优势和有效性。
基于改进BP神经网络的短期负荷预测技术研究
基于改进BP神经网络的短期负荷预测技术研究一、绪论电力系统的短期负荷预测是电力生产和调度的重要一环，它对于保障电网稳定运行、提高电力供应能力、节约能源资源具有至关重要的作用。
但是，由于影响短期负荷的因素较为复杂且难以准确预测，因此提高短期负荷预测的精度一直是电力系统研究的重要方向。
BP神经网络是一种常用的短期负荷预测方法，但其存在着过拟合、收敛速度慢等问题，因此本文从改进BP神经网络的角度出发，进行短期负荷预测技术研究。
二、基于GA-BP神经网络的短期负荷预测技术研究2.1 GA-BP神经网络模型BP神经网络由输入、隐层和输出层组成，通过误差反向传播算法进行训练。
但是，其参数设置和调整比较困难，容易陷入局部极小值而导致过拟合现象。
因此，本文引入遗传算法对BP神经网络进行改进，提出了一种GA-BP神经网络模型。
GA-BP神经网络模型由两部分组成：BP神经网络和遗传算法。
其中，遗传算法用于优化BP神经网络的权值和偏置。
2.2 GA-BP神经网络模型的流程GA-BP神经网络模型的流程分为以下五步：（1）网络初始化：对BP神经网络的权值和偏置进行初始化。
（2）编码、遗传和解码：使用二进制编码进行遗传算法操作，并通过解码获取新的BP神经网络权值和偏置。
（3）误差计算：输入短期负荷数据，通过GA-BP神经网络模型进行计算，并将误差进行反向传播。
（4）基因群体更新：根据适应度函数对基因群体进行筛选、交叉和变异，更新神经网络的权值和偏置。
（5）终止条件判断：如果达到预先设定的精度和迭代次数，则终止计算，否则继续进行第（2）步至第（5）步的迭代计算。
2.3 GA-BP神经网络模型的应用为验证GA-BP神经网络模型的有效性，本文选取了某电力系统2018年6月的15分钟负荷数据作为实验样本，其中前20天数据作为训练集，后5天数据作为测试集，采用GA-BP神经网络模型进行训练和测试。
实验结果表明，GA-BP神经网络模型相对于传统BP神经网络模型，其短期负荷预测精度有了明显提高，预测误差平均值从0.032下降到0.021，预测效果更加稳定和可靠。
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神经网络电力负荷短期预测研究
引言 另外 ， 网络 才有 严 格 的梯度 下 降法进 行学 习 ，权值 修正 的解析 式 目前 ，全 国供 电紧张 ，部 分严 重地 区经常 缺 电，造 成许 多发 分 非 常 明确 。 电设备 不能及 时检 修 ，处 于超 负荷 的运转 状态 。会 导致机 组老 化 （ ）Ｂ 二 Ｐ网络算 法 加 速 ，出现 不可预 见 的事 故 ，造 成人 员 、财产 的伤 亡 。因此 对未 （ ）初始 化 。给 没给 连接 权值 、ｖ 阈值 ０与 赋 予 区间 １ ｓ 来 电网内负荷 变化 趋势 的 预测 ，是 电网调 度部 门和 设计 部 门所 必 ｒ １１ 一 ， 内的随机 值 １ 须 具备 的基本 信息 之一 。 （ ） 确 定 输 入 Ｐ 和 目 标 输 出 Ｔ 选 取 一 组 输 入 样 本 ２ 。 电力 系统 负荷 预测 是 电力生产 部 门的 重要 工作 ，通过 精确 的 Ｐ （ ｐ，． 和 目标 输 出样 本 ＝ｆ２＂ 提供 给 网络 。 ＝ － ） ， Ｐ （，Ｃ ，） ， ｆ ｔ 预测 电力 负荷 ，可 以经济 的调 度发 电机 组 ，合理 安排 机组 启停 、 （ ）用 输入 样 本 Ｐ ｐ Ｐ， Ｐ） ３ （－ ２ 、连接 权 和 阈值 计算 中 ， …， 机组检 修 计划 ，降低 发 电成本 ，提 高经 济效益 。负荷 预测对 电力 间层 各单元 的输入 Ｓ，然 后用 通 过传 递 函数计算 中间层各 单元 ， 系统控 制 、运行和 计 划都 有着 重要 的意 义 。电力 系统 负荷变 化受 的输 出 ｂ 。 多方面 的影 响 ，包 括 不确 定性 因素 引起 的随机 波动 和周 期性 变化 ∑ｗ ０ ｉ 一』 ｐ 规 律 。并且 ， 由于受 天气 、节假 日等特殊 情况 影 响，又 使 负荷变 ｂ ＝ｆ（， ， ｓ） 化 出现 差异 。神经 网络 具有 较 强非线 性 的映射 功 能，用神 经 网络 来 预测 电力 负荷越 来越 引起人 们 的关注 。 （ ）利 用 中间层 的输 出ｂ 、连接 权 和 阈值 计算 输 出层 ４ 二 、Ｂ Ｐ网络理 论 各 单 元 的输 出 ，然 后通 过传 递 函 数 计算 输 出层各 单 元 的 响应 ， Ｃｔ ， （ ）Ｂ 一 Ｐ网络 结构 Ｂ 神经 网络全称 为 Ｂ ｃ—ｒ ｐ ｇｔｏ ｅｗ ｒ ，即反 向传播 Ｐ ａ ｋＰ ｏａ ａ ｉｎ ｔｏｋ Ｎ Ｌ＝ ｊ ，＝ ， ｆ ∑ｖｂ ｔ ｌ ｇ ２ 网络 ，是一种 多层前馈 神经 网络 ，结 构 图如 图 ｌ 所示 ，根据 图示 Ｃ ＝ｆ Ｌ ） ＝１ ， ， （ ｔ ， ・ ｑ ， ２一 可 以知道 Ｂ 神经 网络 是一 种有三 层 或三层 以上 的神 经 网络 ， Ｐ 包括 （ ）利 用 目标 向量 ， （’ …ｔ 和 网络 的实 际输 出 ，计 算 ５ ：ｆ ，） ｌ 输 入层 、 中间层 （ 隐层 ）和 输 出层 。前后 层之 问 实现全 连接 ，各 层 之 间的神经 元 不进行 连接 。 当学 习样本 输入 后 ，神经 元 的激活 输 出层 各单 元 的一股 化误 差 ｄ 。 ＝【 Ｊ Ｌ 【 Ｃ ） ＝ ｌ ， ， ｆ 一 ， Ｊ ， ｔ ， ２ ｑ 之 经 由各 层从 输入 层 向输 出层传 递 。之后 ，根据 减少 目标输 出与 （ ）利用 连 接权 ｖ、 输 出层 的一 般化 误 差 和 中间层 的输 ６ 实 际输 出误差 的原 则 ，从 输 出层 反 向经过各 层至 输入 层 ，逐级 修 ， 正各 连接 的权值 ，该算 法成 为 “ 误差 方 向传 播算 法 ” ，即 Ｂ 算法 。 出 计 算 中间层 各单 元 的一般 化误 差 ｅ 。 Ｐ 由于 误差反 向传 播不 断进行 ，网络对 输 入模 式响应 的 正确 率也不 ｅ （ｄｖｂ 一） ｊ Ｙ ， ）１ｊ ：２ ｊ ｂ （
基于神经网络的电力系统负荷预测技术研究
基于神经网络的电力系统负荷预测技术研究随着社会经济的飞速发展，电力成为了人们生产和生活不可缺少的要素。
而电力的供应与需求不平衡，会导致一系列的问题，例如用电高峰时期过载、低谷时期供过于求，影响电网的稳定性和安全性。
因此，电力负荷预测技术的发展日益受到关注。
如今，基于神经网络的电力负荷预测技术已成为电力部门关注的热点。
一、神经网络的简介神经网络是一种类似于人类神经系统的计算模型，模仿人脑中神经元间的联结、信息传递、处理和存储的方式。
神经网络具有非线性的建模能力，并能通过学习算法自动寻找数据内在的规律和特性。
因此，神经网络常用于模式识别、预测和控制等领域，且应用广泛。
二、基于神经网络的电力负荷预测技术基于神经网络的电力负荷预测技术，是将神经网络模型用于电力负荷的预测。
目前，基于神经网络的电力负荷预测技术主要包括单层前馈神经网络、多层前馈神经网络和递归神经网络等。
1. 单层前馈神经网络单层前馈神经网络是三层神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层将历史电力负荷数据输入神经网络中，隐藏层处理数据特征，并将结果传递到输出层进行预测。
该方法通常适用于单变量的负荷数据预测。
2. 多层前馈神经网络多层前馈神经网络是一种层次更深的神经网络结构，可以使用多个隐藏层来提取更高级别的特征，进而提高预测准确率。
该方法在数据预处理和特征提取方面更为灵活，适用于多变量负荷数据预测。
3. 递归神经网络递归神经网络是一种用于处理序列化数据的神经网络结构，它可以通过引入记忆单元来记忆先前数据，可以对历史负荷数据建模，并预测未来负荷情况。
三、基于神经网络的电力负荷预测技术的优点1. 数据处理方面，基于神经网络的电力负荷预测技术具有非线性建模能力，可以更好地处理实际负荷数据中的噪声和复杂性。
2. 预测准确率方面，基于神经网络的电力负荷预测技术可以通过学习算法来优化模型的预测效果，提高预测准确率和可靠性。
3. 模型灵活性方面，基于神经网络的电力负荷预测技术可以根据实际需求和数据特征进行网络模型调整和参数优化，因此具有很好的灵活性。
基于BP神经网络电力负荷预测
本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目：基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测专业：电气工程及其自动化基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测摘要电力系统短期负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全和可靠运行方面起着重要作用，它已成为电力系统中现代能量管理系统的一个重要组成部分。
负荷预测的误差将导致运行和生产费用的剧增，因此，精确的预测就成了电力工作者和科技人员致力解决的问题。
电力系统负荷变化受多方面影响，一方面，负荷变化存在着未知不确定因素引起的波动；另一方面，又有周期变化的规律性，这使得负荷曲线具有相似性。
同时，由于受天气、节假日等特殊情况的影响，又使负荷变化出现差异，呈现强烈的非线性特性。
本文提出了一种基于BP神经网络的预测方法，这种方法的最大优点就是对大量的非线性特性、非准确性规律具有自适应功能。
本文主要针对BP神经网络应用于电力系统短期负荷预测做了进一步的研究,并通过MATLAB设计BP神经网络，仿真结果表明BP神经网络在短期负荷预测中的应用是可行的，能较好的反映负荷预测的非线性特性，但由于本文没有考虑气候，温度，节假日等因素的数据，做出来的仿真结果并不令人十分满意，不过依然可以肯定BP神经网络依然优于传统的预测方法，是一个有待于我们去研究和开发的新领域。
关键词：电力系统；BP神经网络；短期负荷预测Based on BP neural network power systemShort-term load forecastingAbstractShort-term load forecasting in real-time power system control and to ensure economic, safe and reliable operation plays an important role, it has become a modern power system energy management system is an important component. Load forecasting errors will lead to sharp increase in operating and production costs, therefore, accurately predict the power to become the workers and technical personnel to address the problem.Various power system affected by the load change, on the one hand, there is the unknown load change caused by fluctuations in uncertainty; the other hand, there are periodic changes in the laws, which makes a similar load curve. At the same time, due to weather, holidays and other special circumstances of, and differences in the load changes occur, showing a strong nonlinearity.In this paper, BP neural network based prediction method, the biggest advantage of this approach is that the nonlinear characteristics of a large number of non-accuracy of the law of adaptive function. In this paper, BP neural network for short term load forecasting in power system to do further research and design BP neural network through the MATLAB , simulation results show that BP neural network in the short-term load forecasting is feasible, and can better reflect the load predict the nonlinear characteristics, but because this article does not consider the climate, temperature, holidays and other factors, the data, so it is not very satisfactory simulation results, but still certainly better than the traditional prediction ,and it is a need to be us to new areas of research and development.Keywords：Power Systems; BP neural network; Short-term Load forecasting;目录基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测 (II)摘要 (II)Abstract ........................................................................................................................ I II 第一章绪论 (1)1.1 课题背景和意义 (1)1.2 现有的电力负荷预测方法综述 (1)1.3 基于神经网络的负荷预测技术研究现状及存在的问题 (4)1.4 本文的主要内容及结构 (5)第二章 BP神经网络的基本原理 (7)2.1 引言 (7)2.2 BP神经网络的基本原理 (7)2.3 BP神经网络的主要缺点及改进 (14)2.3.1 BP算法的优点 (14)2.3.2 BP算法的缺点 (15)2.3.3 BP算法的改进 (16)2.4 本章小结 (17)第三章负荷预测的概述 (18)3.1 引言 (18)3.2 负荷预测的组成及作用 (18)3.3 短期负荷特性分析 (20)3.4 短期负荷预测的模型 (21)3.4.1 短期负荷预测模型要求 (21)3.4.2 短期负荷预测的基本模型 (22)3.4.3 本论文中短期负荷预测的模型 (23)3.5 本章小结 (24)第四章电力系统短期负荷预测的MATLAB实现 (25)4.1引言 (25)4.2神经网络预测模型 (25)4.2.1样本集的设计 (25)4.2.2网络结构设计 (25)4.2.3参数的选择 (27)4.2.4输入输出数据预处理 (28)4.3 MATLAB 仿真实现 (30)4.3.1 实例分析 (30)4.3.2 仿真结果 (33)4.4本章小结 (35)结论 (36)参考文献 (37)附录 (38)致谢 (42)第一章绪论1.1课题背景和意义电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，通过准确的负荷预测，可以经济合理地安排机组启停，减少旋转备用容量，合理安排检修计划，降低发电成本，提高经济效益。
基于神经网络的电力市场负荷预测方法研究
基于神经网络的电力市场负荷预测方法研究摘要：本文主要研究基于 BP 神经网络的电力负荷预测，首先对BP 神经网络理论进行了分析，阐述了BP 神经网络结构和学习算法，然后重点研究基于BP 神经网络的电力负荷预测，包括：历史数据的选取及预处理、负荷数据的归一化处理、BP 神经网络的拓扑结构、BP 神经网络学习参数的选取以及预测误差的分析，在实际验证中取得了良好的效果。
关键词：BP 神经网络；电力；负荷预测0引言近几年随着我国经济的快速发展，电力系统的改革也迫在眉睫，电网负荷越来越大，加强对电力系统负荷的预测能力具有十分重要的意义，准确预测电力系统的负荷既可以实现电网的经济运行，又能够保证电力系统的安全稳定性[1]。
保证电网负荷预测的精度才能更好地指导电厂机组的运行情况，为电厂机组的燃料供给提供指导，更好地控制机组实时发电功率，增加电厂燃煤经济性和系统的稳定性，可见电力系统负荷预测对电网的发展非常必要[2]。
1 BP神经网络理论分析1.1 BP神经网络结构BP神经网络是指运用误差反向传播学习算法(Back Propagation Algorithm)的多层前向网络，由输入层、隐含层和输出层组成。
结构上采用全互连方式来连接网络的各相邻层神经元，其中，输入层和输出层均设置为一层，隐含层可以设置为多层，属于同一层的各个神经元之间以及非相邻层神经元之间无任何连接[3]。
1.2 BP神经网络学习算法BP算法的基本思想就是调整网络的权值和阀值，使网络实际输出与期望输出之间的误差低于给定误差精度。
因此，其学习过程包括两个阶段：第一阶段，网络信号的前向传播，即由输入层-隐含层-输出层的传播，这个过程中不改变网络参数，在该组参数下，输出层产生实际输出，然后可获得期望输出信号与实际输出信号之间的差值(误差)，如果获得的误差不满足要求，则进入第二阶段；第二阶段，误差信号逐层反向回传阶段，即信号由输出层-隐含层-输入层的传播，这个过程是误差的反向分摊阶段，即将误差分摊给隐含层和输入层，按照梯度下降法来修正网络各层神经元之间的连接权值，同时修正隐含层的阀值和输出层的阀值。
基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究
基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究摘要：随着电力系统的规模和复杂度的增加，准确预测电力系统负荷变化对于电力系统运行和调度至关重要。
本文基于BP神经网络，研究了电力系统负荷预测方法，并在实际数据上进行了验证。
实验结果表明，基于BP神经网络的负荷预测方法具有较高的预测准确性和稳定性，可以为电力系统运行和调度提供有力的支持。
1.引言电力系统负荷预测是电力系统运行和调度中的重要环节，能够帮助电力公司合理制定发电计划、优化供需平衡，以及提高电力系统的安全性和经济性。
传统的负荷预测方法主要是基于统计学模型，缺乏灵活性和准确性。
而BP神经网络具有强大的非线性拟合能力和适应性，因此被广泛应用于电力系统负荷预测领域。
2.BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层前馈神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的负荷数据，隐藏层进行特征提取和非线性映射，输出层得出负荷预测结果。
训练过程中，通过反向传播算法不断调整网络的权重和偏置，使得预测结果尽可能接近实际负荷。
3.基于BP神经网络的负荷预测方法（1）数据预处理：对负荷历史数据进行清洗、去噪和归一化处理，提高数据的准确性和可靠性。
（2）网络结构设计：确定输入层、隐藏层和输出层的节点数，合理划分数据集，防止过拟合。
（3）权值和偏置初始化：随机初始化权值和偏置，使得网络开始训练时具有一定的随机性和多样性。
（4）网络训练：采用梯度下降法和反向传播算法，不断调整权值和偏置，使得网络的均方误差最小化。
（5）网络测试：将测试数据输入已训练好的网络，得出负荷预测结果，并与实际负荷进行比较，评估预测准确性。
4.实验结果与分析本文在电力系统的实际数据上进行了实验，比较了BP神经网络和传统统计学模型的负荷预测效果。
实验结果表明，基于BP神经网络的负荷预测方法相比传统方法具有更高的准确性和稳定性。
并且，随着隐藏层节点数的增加，预测效果逐渐提升，但也增加了计算复杂度。
因此，在实际应用时需要权衡预测准确性和计算成本。
基于BP神经网络的短期负荷预测
基于BP神经网络的短期负荷预测基于BP神经网络的短期负荷预测一、引言电力系统的短期负荷预测在电力行业中扮演着重要角色。
准确预测短期负荷有助于确保电力系统的稳定运行，合理安排电力资源，提高电力供应的可靠性和效率。
然而，由于负荷预测的复杂性和不确定性，传统的统计方法往往不能满足准确预测的要求。
随着计算机技术的快速发展，人工智能技术被广泛应用于负荷预测领域。
其中，基于BP神经网络的短期负荷预测方法因其较高的准确性和灵活性而备受关注。
本文旨在探讨基于BP神经网络的短期负荷预测原理及应用，并通过实例分析展示其优势和局限性。
二、基于BP神经网络的负荷预测原理BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种具有反向传播算法的人工神经网络。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过非线性映射将输入信号转换为输出信号。
在负荷预测中，输入层通常包含历史负荷数据和其它相关因素（如天气、季节等），输出层则是预测的负荷值。
具体而言，BP神经网络的预测过程可以分为以下几个步骤：1. 数据准备：将历史负荷数据进行预处理，包括归一化、滤波和特征提取等。
同时，对于相关因素的数据也需要进行同样的处理。
2. 网络搭建：确定神经网络的结构和参数设置。
隐藏层的节点数量和层数的选择是关键，过少会导致欠拟合，过多则可能引起过拟合。
3. 前向传播：将输入数据通过神经网络传递，计算每个神经元的输出。
此过程中，网络中的连接权重根据当前输入和人工设定的权重进行调整。
4. 反向传播：根据误差函数计算损失，并通过链式法则更新各层的权重。
该过程反复进行直到误差小于预设阈值。
5. 预测与评估：使用训练好的神经网络对新的输入数据进行预测，并评估预测结果的准确性。
常用评估指标包括均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等。
三、基于BP神经网络的负荷预测应用基于BP神经网络的短期负荷预测方法已在电力系统中得到广泛应用。
以下是几个典型的应用实例：1. 区域负荷预测：通过采集各个区域的历史负荷数据和相关影响因素，建立对应的BP神经网络模型，实现对区域负荷的短期预测。
基于BP网络的电力系统负荷预报研究
表 １ 用 电 负荷 及 气 象特 征
在样 本 中 ， 入 向量 为预 测 日前 一 天 的 电力 实 输 际负荷数 据 ， 目标 向 量 是 预 测 日当天 的 电力 负 荷 。
元 网络 ， 由输 入层 、 隐含层 和输 出层 组成 。它 的上下 各层 之 间 的各 个 神 经元 实 现 全 连 接 ， 即上 一层 的每
手段 获得 预测 日的最 高气 温 、 低气 温 和 天气 特征 最
验知识和推理规则， 使节假 日或有重大活动 日 的 子 负荷预报精度得到 了提高。但是 ， 把专家知识 和经
验等准 确 的转 化 为一系列 规则是 非常不 容易 的。 众 所 周知 荷 曲线 是 与很 多 因素相 关 的一 个 负 非线性 函数 。对 于抽 取 和逼 近 这种 非 线性 函数 ， 神
和休息 日（ 星期 六和星期 天 ） 等两 种类型 ；
面， 负荷变 化存在 着 由未知 不 确 定 因素 引起 的随机 波动； 另一 方面 ， 又具 有 周期 变化 的规律 性 ， 也使 这
得 负荷 曲线 具有 相似性 。 同时 ， 由于受天气 、 节假 日
等特殊 情 况影 响 ， 又使 负 荷 变化 出现差 异 。 由于神
难 的。 而且 为 了获 得 比较 精 确 的预报 结 果 ， 需要 大 量 的计 算 ， 这一方 法 不 能处 理 气候 变 量 和与 负荷 之 间的非 平衡 暂态关 系 。专家 系统法利用 了专 家的经
此外 ， 由于 电力 负荷 还 与环 境 因素 有 关 ， 比如 ，
最高和最低气温等。因此， 还需要通过天气预报等
电力 系统 负荷短 期预 报 问题 的解决办 法 和方 式 可 以分 为统 计 技术 、 专家 系 统 法 和神 经 网络 法 等 ３
基于BP神经网络的短期负荷预测研究
基于BP神经网络的短期负荷预测研究短期负荷预测是电网运行和调度的关键问题之一，对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
短期负荷预测主要是指对未来一段时间（一天、一周或更短的时间段）内的电力负荷进行预测。
准确的短期负荷预测可以帮助电力企业做好电力调度，合理调度发电机组的输出功率，提高电网能源利用率，减少电网运行成本。
在过去的几十年中，人们使用了许多方法来进行短期负荷预测，如回归分析、时间序列分析、灰色预测、神经网络等。
然而，由于电力负荷具有复杂性、不确定性和非线性特点，传统的方法往往难以获得准确的预测结果。
相比之下，神经网络方法在短期负荷预测中具有一定的优势。
BP神经网络是一种常用的神经网络模型，它是一种前向反馈、误差反向传播的多层感知器模型。
在短期负荷预测中，BP神经网络可以通过学习历史负荷数据和影响因素，建立负荷预测模型并进行预测。
BP神经网络模型具有非线性处理能力和逼近任意复杂函数的能力，能够充分挖掘数据中的潜在模式和规律，提高负荷预测的准确性。
在进行基于BP神经网络的短期负荷预测研究时，需要考虑以下几个方面：1.数据预处理：原始负荷数据往往受到噪声、异常点等因素的影响，需要进行数据清洗和预处理。
常见的数据预处理方法包括去除异常值、平滑处理和数据归一化等。
2.输入特征选择：负荷预测的准确性与所选择的输入特征密切相关。
可以使用相关性分析、主成分分析、逐步回归等方法选择最佳的输入特征，以提高负荷预测模型的性能。
3.网络结构设计：BP神经网络的性能受到网络结构的影响。
合理设计神经网络的层数和节点数可以提高负荷预测的准确性。
常见的网络结构包括单隐藏层网络、多隐藏层网络、含有连接权共享的网络等。
4.学习算法选择：BP神经网络的学习算法有多种选择，如经典的基于梯度下降的BP算法、改进的BP算法（如动量法、弹性BP算法）、共轭梯度算法等。
选择合适的学习算法可以提高神经网络的学习速度和收敛性。
5.模型评估和优化：在使用BP神经网络进行负荷预测时，需要对预测模型进行评估和优化。
基于bp神经网络的区域配电网中期电力负荷预测
摘要基于BP神经网络的区域配电网中期电力负荷预测电力负荷预测工作是电力系统工作者最为侧重的工作之一，对地区电力系统起着重要的作用。
准确的电力负荷预测工作对目标区域进行有效的负荷预测可以更为合理地安排电网发电机组的运行状态。
在实现电网安全稳定运行的基础上，降低电能的浪费，有效降低总体成本消耗。
区域配电网的中期电力负荷预测的主要意义在于为电网规划部门对配电网资源的分配和建设方向提供一个相对合理的参照值，在每个投资周期达成有限的资源的最优分配，是电力规划部门日常工作最常接触的，也是工作中的重要一环。
经过前人多年对电力负荷预测的研究，得出的实用的预测方式有很多，传统方法主要有回归分析法、单耗法等，现代的智能方法有灰色系统理论、专家系统法和人工神经网络等，在不同的条件下都有着各自的优缺点并不断发展着。
区域性的电力系统负荷预测工作有着不准确性、时间性等特点，用电量数据的走势因受地方的经济、环境及气候等一系列因素影响，呈现出非线性，而BP神经网络对非线性和存在模糊的内在规律的数据处理有着很好的适应性。
本文主要深入研究BP神经网络在中期负荷预测方面的应用，研究的配电网区域实例对象为清远市区旧城区域，通过前三个月的用电量来预测次月的全社会用电量，通过六个月的实际用电量数据与预测数数值作为对比验证。
本文应用MATLAB软件设计BP 神经网络并进行仿真计算。
以清远市区旧城区域2009年至2016年第一季度的全社会实际用电量数据作为基础数据库，应用动量BP算法进行预测并与实际值进行误差对比。
实际计算结果表明，应用BP神经网络对该区域配电网中期电力负荷预测的精度在总体上是满足应用要求的。
然后，结合各用电分类及应用LM算法进一步优化的BP神经网络在精度上进一步提高，由实际误差来看，虽然单月电力负荷预测数据与实际值仍有一定的偏离，但从六个月平均数来说仍达到较高的精度，总体来说在该地区是具有实际应用价值的。
关键词：电力系统；负荷预测；BP神经网络；仿真AbstractMedium term power load forecasting of regional distribution networkbased on BP neural networkPower load forecasting is one of the most important work of power system workers, which plays an important role in the regional power system. Accurate load forecasting can be more reasonable to arrange the operation state of the grid generation unit in the target area. On the basis of realizing the safe and stable operation of the power grid, reducing the waste of electric energy and reducing the consumption of the total cost. Regional distribution network of the mid-term electric load forecasting the main significance is to provide a relative reasonable reference value, reach the optimal allocation of limited resources in each cycle of investment, electric power planning department daily work for the contact work is an important part of the power grid planning department of distribution network resource allocation and the construction direction.After previous years of power load forecast research and the practical forecast method of that there are a lot of, traditional methods are mainly regression analysis method, the unit consumption method, and the modern intelligent method of grey system theory, expert system and artificial neural network, under different conditions have their respective advantages and disadvantages and has been developing continuously. The regional power system load forecast has accuracy, time characteristics, the trend of electricity data due to a series of factors from the local economic, environmental and climate impact, showing a nonlinear. BP neural network for nonlinear and fuzzy internal rules of data processing has a good adaptability.This paper mainly discusses the BP neural network application in the middleobject for the area of the old city in Qingyuan City, through the first three months of electricity consumption to predict the next month the whole society electricity consumption, through six months of actual consumption data and predicted values for comparison and verification. In this paper, the MATLAB software is used to design BP neural network and the simulation calculation is carried out. From 2009 to the first quarter of 2016,Qingyuan urban area as the basis of the actual electricity consumption data database, the use of momentum BP algorithm to predict and compare with the actual value of the error. The practical calculation results show that the accuracy of the BP neural network in the medium term power load forecasting of the regional distribution network is generally satisfied with the application requirements. Then, combined with the classification and LM algorithm is used to optimize the BP neural network to further improve the precision and error in practice from the point of view, although the monthly power load forecasting data and actual value still has certain deviation, but from the average number of six months still reaches a higher accuracy, overall in the region is with practical application value.Key words:Power systems;load forecasting;BP neural network;simulation目录目录 (I)第1章绪论 (1)1.1 论文的选题的背景及意义 (1)1.2 电力负荷预测的概述 (2)1.2.1 电力负荷的概念 (2)1.2.2 电力负荷预测的作用 (2)1.2.3 电力负荷预测的特点 (2)1.3 国内外研究现状 (3)1.4 论文的总体思路和主要工作 (4)第2章电力负荷预测方法分析 (6)2.1 电力负荷预测的分类 (6)2.2 电力系统负荷的影响因素 (6)2.3 负荷预测常用方法及其简要分析 (7)2.3.1 传统负荷预测方法 (7)2.3.2 现代负荷预测方法 (8)2.4 负荷预测误差分析 (9)2.4.1 误差产生的原因 (9)2.4.2 预测误差的主要计算方式 (9)第3章BP神经网络算法研究 (11)3.1 人工神经网络的概念 (11)3.2 人工神经网络的特点 (11)3.3 人工神经网络的常用类型 (12)3.3.1 感知器 (12)3.3.2 线性神经网络 (12)3.3.3 径向基(RBF)函数网络 (12)3.4 BP神经网络 (13)3.4.1 BP神经网络的基本概念 (13)3.4.2 BP神经网络的算法理论基础 (14)3.4.3 BP网络算法的优缺点 (16)3.5 数据的归一化处理 (17)3.6 BP神经网络的建立及参数设定 (17)3.6.1 BP神经网络的建立 (17)3.6.2 输入层、隐含层、隐含节点及输出层个数的选定 (18)3.6.3 激活函数的选择 (19)3.6.4 学习速率的选择 (19)3.6.5 学习算法的分析 (19)3.6.6 期望误差的选择 (20)第4章基于BP人工神经网络的清远市区电力系统中期负荷预测 (21)4.1 对清远市区电力系统中期负荷预测进行建模 (21)4.1.1 负荷预测模型组建 (21)4.1.2 仿真软件的选用及实现方式 (21)4.2 应用BP神经网络对地区电力系统中期负荷进行预测 (23)4.3 结合各用电分类情况进行优化 (26)第5章电力系统中期负荷预测的MATLAB仿真实现与比较分析 (33)5.1 应用BP神经网络对地区配电网进行中期负荷预测的MATLAB仿真 (33)5.1.1 仿真应用及程序设计 (33)5.1.2 仿真结果及误差分析 (34)5.2 应用BP神经网络结合各用电分类情况进行优化的MATLAB仿真 (36)5.2.1 仿真应用及程序设计 (36)5.2.2 仿真结果及误差分析 (37)第6章总结与展望 (40)6.1 全文总结 (40)6.2 今后工作的展望 (40)附录 (42)附录A：应用BP神经网络对地区配电网进行中期负荷预测的MATLAB仿真程序 42附录B：应用BP神经网络结合各用电分类情况进行优化的MATLAB仿真程序 (45)作者简介 (48)在学期间所取得的科研成果 (49)致谢 (50)参考文献 (51)第1章绪论1.1 论文的选题的背景及意义电力系统负荷预测是指依循其自己变化的各个内在影响因素和由此归纳出的规律，通过对如经济、气候等各方面历史的数据研究，作出的电力需求量的一种前置的预估和推算[1]。
基于神经网络的电力系统负荷预测模型研究
基于神经网络的电力系统负荷预测模型研究随着电力工业的发展，对于负荷预测的精度不断提高，对于提高能源利用效率，保障电力市场稳定运行具有重要意义。
而基于神经网络的电力系统负荷预测模型因为其高效性被广泛应用。
在本文中，我们将深入探讨基于神经网络的电力系统负荷预测模型研究。
1. 电力系统负荷预测的意义电力系统负荷预测是指基于历史数据的负荷情况和其他相关的因素，预测未来一段时间内的负荷情况。
电力系统负荷预测的准确率对于电力系统的正常运行，能源的分配和电力价格的制定具有重要意义。
高效的负荷预测可以避免电力过剩或者不足的情况发生，有效降低能源浪费。
2. 基于神经网络的电力系统负荷预测模型神经网络是一种非线性的统计学习模型，因为其具有分类、识别、预测的能力，在预测模型中得到了广泛应用。
神经网络在预测模型中与传统的统计模型相比，具有更好的适应性和泛化能力。
在电力系统负荷预测模型中，神经网络因为其高效性而被广泛应用。
（1）选择合适的神经网络结构随着电力系统负荷预测模型的发展，神经网络的结构也不断更新。
因此，选择合适的神经网络结构可以提高电力系统负荷预测的精度。
常用的神经网络结构有BP神经网络、RBF神经网络和RELM神经网络等。
每种神经网络在电力系统负荷预测中都有其适用性和优点。
（2）数据的预处理在神经网络建模之前，需要对原始数据进行预处理，预处理的方法主要有数据清洗和数据规范化。
对于原始数据的清洗，可以通过去除异常值、噪声和错误数据等方式来得到干净、可靠的数据。
然后对数据进行规范化处理，以避免数据之间的尺度不同，从而影响数据的预测结果。
（3）神经网络训练和测试在完成数据的预处理后，需要进行神经网络的训练和测试。
训练数据是指用来训练神经网络的数据，测试数据则是用来测试模型的精度和误差的数据。
在训练神经网络的过程中，需要选择适当的学习率和迭代次数，以避免过拟合和欠拟合的情况发生。
同时还需要进行模型的调参和优化，以得到更好的预测效果。
基于BP神经网络的家庭用电负荷预测研究
基于BP神经网络的家庭用电负荷预测研究随着现代生活水平的提高，人们对电力的需求也日益增长。
负荷预测是电力系统管理中的一项重要任务，特别是在家庭用电负荷预测方面，更具有实际意义。
本文将基于BP神经网络，探讨家庭用电负荷预测的研究。
一、家庭用电负荷预测背景随着生活水平提高，人们对于家庭电器的需求量日益增加。
但是，这也加剧了负荷预测的难度。
准确地预测家庭用电负荷是保证电力生产和供应安全的必要条件。
因此，研究家庭用电负荷预测是非常有意义的。
二、BP神经网络在负荷预测中的优势BP神经网络是一种常见的神经网络，它是一种前向反馈神经网络，主要用于解决回归和分类问题。
在负荷预测中，BP神经网络优势十分明显，其主要表现在以下几个方面：1、高精度性。
BP神经网络的网络结构较为灵活，能够准确地拟合家庭用电负荷预测问题。
2、自适应性。
BP神经网络具有强大的自适应性，可以适应不同的负荷预测模型。
3、高效性。
BP神经网络的训练速度很快，可以有效地降低计算成本。
三、家庭用电负荷预测研究过程家庭用电负荷预测问题是一个典型的回归问题，可以通过BP 神经网络进行求解。
1、数据采集。
首先需要采集家庭用电的实时数据，并对其进行预处理。
预处理的主要任务是数据清洗、归一化、离散化等。
2、网络结构设计。
设计一个正确的网络结构对于负荷预测具有十分关键的作用。
在BP神经网络中，主要包括输入层、隐含层和输出层三个部分，其中隐含层的节点数可以根据实际情况调整。
3、算法训练。
针对网络结构，运用BP算法进行训练。
训练的主要任务是调整神经元间的权值和阈值，以提高网络的精度。
4、模型测试和评估。
在训练完成后，需要对模型进行测试和评估。
根据预测结果和实际结果的比较，可以评估模型的准确性。
四、家庭用电负荷预测研究的局限和发展方向1、数据采集更加精细化。
通过更加智能化的设备进行数据采集，可以大幅提高数据精度，进而提高负荷预测的准确性。
2、采用更加高级的预处理算法。
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基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究
摘要:通过对岳阳县地区电力负荷历史数据及特点的研究,分析了影响中期负荷预测准确性的多方面因素,利用日常负荷与气象条件的关系,建立神经网络中期负荷预测模型,研究了这一人工智能技术应用于电力系统负荷预测的可行性。
提出了一种基于bp神经网络的综合预测方法,能够稳定和较准确地对电力负荷做出预测。
在实际电力负荷预测中,该方法取得了比较高的的预测精度。
关键词:电力负荷预测神经网络bp算法
引言
电力系统负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件及社会影响等条件下,研究和应用一套系统处理过去负荷与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定未来某特定时刻的电力负荷值。
电力系统的正确调度、规划和运行都离不开电力负荷预报,准确的负荷预报不仅对电力系统的安全、可靠、经济运行起着重要作用,同时也是潜在节约能源的方法[1]。
电力系统负荷数据预测的研究在近些年来有了很大的发展,预测的方法由过去的人工方式逐步转换成软件干预方式。
电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意,己经成为了现代电力系统运行研究中的重要课题之一。
早在1990年d. c.park等人就采用人工神经网络(artificial neural networks,ann)方法对电力负荷进行预测[2]。
人工神经网络技术可以模仿人脑做智能化处理,对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。
1个3层的bp神经网
络就可以直接实现输入参数与电力负荷状态之间的非线性映射,无需建立系统的模型,而且这种映射结果的精度可由足够的训练样本来保证。
1 电力负荷预测的原理、步骤
中期负荷预测通常是指预测未来一年(12个月)之内的电力负荷,它是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,预测的结果将对发电机组生产计划的制定、水火电的合理配置、燃料配置、安全分析设备的维护以及电网能量的传播有着很大的影响,对于电力系统运行与控制有着非常重要的意义。
1.1 负荷预测的基本原理
负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律,预计或判断其未来发展趋势和状况的活动,因此必须科学地总结出预测工作的基本原理,用于指导负荷预测工作。
主要有以下几个方面:不准确性,条件性,时间性,多方案性,可知性原理,可能性原理,连续性原理,相似性原理,反馈性原理,系统性原理[3]。
1.2 负荷预测的基本步骤
对电力负荷的预测,一般可按下列步骤进行:收集和分析历史数据,对电力系统的历史数据及有关信息加以整理,排除偶发事件的有关信息,为电力负荷预测提供可靠的原始资料;建立预测模型,根据预测目标和资料,选择合适的电力负荷预测方法,建立相应的数学模型;对预测结果进行分析,评价各因素对电力负荷预测结果的影响及预测结果的可信度。
2 bp神经网络模型
bp网络(back-propagation network),即反向传播网络,是一种具有三层或三层以上神经元的神经网络,包括输入层、中间层(隐层)和输出层。
上下层之间实现全连接,而每层神经元之间无连接。
它利用误差反向传播算法对网络进行训练。
隐层的神经元数目选择是一个十分复杂的问题,往往需要根据设计者的经验和多次实验来确定,因而不存在一个理想的解析式来表示。
隐单元的数目与问题的要求、输入/输出单元的数目都有着直接关系。
隐单元数目太多会导致学习时间过长、误差不一定最佳,也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本,因此一定存在一个最佳的隐单元数。
以下4个公式可以用于选择最佳隐单元数时的参考公式。
(1),其中,k为样本数量,为隐单元数,n为输入单元数。
如果i＞n1,。
(2),m为输出神经元数,n为输入单元数,a为[1,10]之间的常数。
(3)n1=log2n,n为输入单元数。
(4)n1=2n+1,n为输入层神经元个数。
3 工程应用
表1是岳阳县电网2008年1月-2010年3月的月最大电力负荷及月平均气温,我们用2008年1月-2009年12年的样本数据值来预测2010年前3个月的电力负荷,并与实际用电量进行比较。
3.1 bp神经网络模型
网络类型:采用bp网络可以直接实现输入参数与电力负荷之间的
非线性映射。
网络层数:单隐层的bp网络可以以任意精度实现任意复杂的由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
输入输出向量的确定:将岳阳县地区2008年1月至2009年9月的每月最大电力负荷和月平均气温值作为训练样本,且将第1月负荷、第2月负荷、第3月负荷、第4月气温、第5月气温以及第6月气温作为神经元的输入因子。
隐层神经元个数:隐层节点数的确定采用“试凑法”,先按经验公式确定一个较少的隐单元数,学习到一定次数后,如果不成功则再增
加隐单元的数目,直至达到比较合理(网络收敛精度较高)的隐单元数目为止。
传递函数:输入层与隐层之间的传递函数采用s型双曲正切函数(tansig),隐层与输出层之间传递函数采用logsig。
训练算法:采用levenberg-marquardt(l-m)规则训练网络,可大大减少训练时间。
该网络的输入层的神经元个数为6,根据隐含层设计经验公式,以及考虑本问题的实际情况,网络的隐层神经元个数应该在6～25之间。
因此设计一个隐含层神经元数目可变的bp网络,通过误差对比,确定最佳的隐含层神经元个数,并检验隐含层神经元个数对网络性能的影响。
在样本中,网络的输入是一个6维的向量,这些数量具有不同的单
位和量级,所以在输入神经网络之前应该首先进行归一化处理,将
数据处理为区间[0,1]之间的数据。
输入向量:p=
[0.5775,0.6386,0.5770,0.1680,0.2150,0.2570
0.5380, 0.5456, 0.6071, 0.2910, 0.2850, 0.2370
0.6889, 0.7137, 0.6911, 0.1820, 0.1130, 0.0670
0.6092, 0.6221, 0.7250, 0.0440, 0.0590, 0.1050
0.7558, 0.6941, 0.6857, 0.1700, 0.2200, 0.2560
0.6941, 0.6017, 0.7188, 0.2890, 0.2860, 0.2360]’,
输出向量:t=
[ 0.5380, 0.5456, 0.6071; 0.6889, 0.7137, 0.6911;
0.6092, 0.6221, 0.7250; 0.7558, 0.6941, 0.6857;
0.6941, 0.6017, 0.7188; 0.8387, 0.8149, 0.8071]’。
在经过2000次训练之后,隐含层神经元为17的神经网络对函数的逼近效果最好,因为它的误差最小,而且网络经过17次训练就达到了目标误差。
当隐含层神经元数目为17时,网络的逼近误差为0.0060。
训练好的网络还需要进行测试才可以判定是否可以投入实际应用。
现将2009年7月至12月的每月最大电力负荷和月平均气温值作为测试样本,对网络进行检验。
程序代码如下:
p_test=[ 0.8387, 0.8149, 0.8071, 0.1810, 0.1210, 0.0650]’; t_test=[ 0.7129, 0.8734, 0.8363]’; y=sim(net,p_test)。
运行结果y=[0.7299, 0.8712, 0.8534],可见网络诊断值和真实值
之间的误差是非常小的。
按照欧式范数理论,计算网络测试误差为0.0242,可以看出,该误差是非常小的。
因此,可以判定,经过训练后,网络是完全可以满足中期电力负荷预测要求的。
3.2 负荷预测
对岳阳县2010年前3个月的电力负荷进行预测,输入向量为:
p’=[0.7129, 0.8734, 0.8363, 0.0450, 0.0610, 0.1070]’
这里利用仿真函数sim来计算网络的输出,得到的结果为[0.8592, 0.8109, 0.7689]。
对比这一季度的实际用电负荷,发现神经网络的预测结果与实际值相差很小,可以认为该网络模型达到了满意的精度。
4 结语
本文探讨了人工神经网络技术应用于电力系统中期负荷预测的基
本原理,利用matlab编制了相应的程序,提出一种基于bp网络的负荷预测方法,通过工程应用对岳阳县地区2010年第一季度的用电负荷进行较准确的预测,进一步验证了采用该方法对电力负荷预测的可行性及可靠性。
参考文献
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