改进人工智能神经网络的短期电力负荷预测_刘春霞
电力负荷短期预测的改进神经网络方法
标准 BP 算法 预测值 误差 (% ) 9 06111 1174 8 92313 2132 8 69817 2153 8 36917 3183 8 79513 1106 9 24314 2101 10 58219 1103 10 42012 1168 10 90513 2111 10 64818 1130 11 50319 3192 10 33014 1183 9 80310 0192 10 19219 0183 10 78019 1162 10 46614 0132 10 90910 0198 11 79517 1132 12 32113 2126 11 63216 2146 11 42017 1129 10 89319 2106 10 81710 1134 9 78817 2121
1 改进的电力负荷短期预测方法
111 时序训练样本
用前向神经网络对电力系统的负荷进行短期预 测, 可以将负荷的短期变化看作为时间序列, 而无需 考虑气象因素的影响[ 5 ] ( 因为在几小时或一两天内,
1996- 11- 25收稿。
气象的影响一般不很突出) , 所以可以只利用过去的 负荷历史资料进行预测。 首先要选取过去一段时间 内的负荷数据, 构成时间序列, 作为训练样本; 然后 构造适宜的网络结构, 用某种训练算法 ( 如标准 B P 算法) 对网络进行训练, 使其满足精度要求。 经训练 得到的网络体现了该电力系统负荷变化的某种规 律, 从而可以预测将来的负荷。 时序训练样本为: ( 1) {x ( j ) , x ( k ) } j = t0 - d , t0 - d + 1, …, t0 k = t0 + 1, t0 + 2, …, t0 + h 其中 t0 表示当前时刻; x ( j ) 表示影响电力系统 ( t0 + 1 ) 及 其 以 后 时 刻 负 荷 的 前 期 负 荷, 即 ANN 的输入; x ( k ) 为将来的预测负荷, 即 ANN 的输出。 据此随着 t0 的右移, 生成具有时序关系的训练 样本集。 对于短期负荷预测, 采用上述训练样本存在一 个明显的缺陷: 网络在学习过程中对输入样本的各 时刻负荷同等对待, 并没有确切体现它们的时序关 系, 使得训练得到的网络往往不能准确地揭示负荷 的变化机理, 导致预测精度欠佳。 因此, 在训练样本 ( 输入集引入遗忘因子 Κ 0 ≤ Κ≤ 1) , 以体现对前期 负荷的遗忘; 与此对应, 实际应用中往往希望近期预 测更准确一些, 而长期预测可适当放宽要求, 为此, 在训练样本输出集引入期望因子 Β( 0 ≤ Β ≤ 1) , 则 时序训练样本的形式为: t0 - 1 k- t - 1 ( 2) {Κ x ( j ) , Β 0 x (k ) } j = t0 - d , t0 - d + 1, …, t0 k = t0 + 1, t0 + 2, …, t0 + h
基于神经网络的电力系统短时段负荷预测研究
基于神经网络的电力系统短时段负荷预测研究随着经济的飞速发展和科技的不断进步，电力系统已经成为现代社会不可或缺的重要组成部分。
而负荷预测则是电力系统运行中最基础的工作之一，准确的负荷预测可以为电力系统的安全可靠运行提供必要的保障。
基于神经网络的负荷预测技术是目前较为先进的方法之一，本文将对这一方法进行研究探讨。
一、神经网络基础神经网络是以模拟人脑神经系统为基础的一种人工智能技术。
它由输入层、隐层和输出层构成，其中输入层接收数据，输出层输出结果，隐层对数据进行处理和转换，以达到更好的预测效果。
神经网络的核心是权值矩阵，通过输入数据和权值矩阵的运算，最终得到输出结果。
二、神经网络在电力系统负荷预测中的应用神经网络在电力系统负荷预测中的应用可以追溯到上世纪80年代。
与传统的统计模型相比，神经网络模型可以自适应地学习输入数据之间的关系，具有更好的适应性和预测性能。
目前，神经网络在电力系统负荷预测中已经得到广泛应用，主要包括短时段负荷预测、长时段负荷预测、预测准确率提升等方面。
三、基于神经网络的电力系统短时段负荷预测短时段负荷预测是电力系统中最基础的负荷预测工作之一，其目的是在较短的时间范围内对负荷进行准确预测。
基于神经网络的短时段负荷预测主要分为前向神经网络预测和循环神经网络预测两种方法。
前向神经网络预测主要是对短时段内的负荷数据进行分析预测，其基本原理是将LSTM神经网络作为预测模型，利用历史数据进行训练，进而预测未来一定时间内的负荷状态。
前向神经网络预测可以应用于负荷预测、气象数据预测、金融数据预测等多个领域。
与前向神经网络预测不同，循环神经网络主要是针对含有周期性负荷的电力系统，其基本原理是模拟电力系统中电力负荷的周期性变化特征，通过对历史数据进行分析，以预测未来一定时间内电力负荷的变化趋势和量值。
循环神经网络预测可以进一步提高负荷预测的准确率和可靠性，多次使用也可以提升预测性能。
四、结论基于神经网络的电力系统短时段负荷预测是一种较为先进的预测技术，具备较好的适应性和预测性能，能够提高电力负荷的预测准确率和可靠性，为电力系统的安全稳定运行提供了一定的保障。
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较电力系统短期负荷预测一直是电力行业研究的热点问题，准确的短期负荷预测对于电力系统的安全稳定运行和经济调度具有非常重要的意义。
随着人工智能和神经网络算法的发展，研究者们尝试将这些新技术应用于电力系统短期负荷预测中，以提高预测的准确性和可靠性。
BP神经网络算法是一种比较经典的神经网络算法，近年来也受到了广泛关注。
本文将对改进的BP神经网络算法在电力系统短期负荷预测中的应用进行比较分析，以期为电力系统短期负荷预测算法的改进提供借鉴和参考。
一、传统BP神经网络算法传统的BP神经网络算法是一种基于误差反向传播的监督学习算法，通过不断迭代调整神经网络的权值和阈值，使得网络的输出与真实值之间的误差最小化。
在电力系统短期负荷预测中，通常将历史负荷数据作为输入样本，将未来一段时间的负荷作为输出样本，通过训练神经网络模型，实现对未来短期负荷的预测。
传统的BP神经网络算法具有以下一些特点：1. 算法简单易实现：BP神经网络算法是一种比较简单的神经网络算法，只需进行简单的权值和阈值调整即可实现训练和预测。
2. 容易陷入局部最优：传统的BP神经网络算法容易陷入局部最优，对于复杂的非线性问题，往往需要更多的训练样本和更长的训练时间。
3. 需要精心设计网络结构和参数：BP神经网络算法的性能很大程度上取决于网络结构和参数的设计，需要经验丰富的研究人员进行精心设计和调整。
为了克服传统BP神经网络算法的局限性，研究者们提出了许多改进的BP神经网络算法，例如改进的反向传播算法、带有动量项的反向传播算法、自适应学习率的反向传播算法等。
这些改进算法在训练速度、收敛性能、泛化能力等方面都有所提高，更适合应用在电力系统短期负荷预测中。
下面我们将以几种典型的改进算法为例，对其在电力系统短期负荷预测中的应用进行比较分析。
1. 带有动量项的反向传播算法：该算法是在传统的BP神经网络算法的基础上引入了动量项，用于加速权值的调整和减少震荡，从而提高训练速度和稳定性。
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较电力系统短期负荷预测是电力系统运行中非常重要的一部分，它对于电力系统的安全稳定运行具有至关重要的意义。
随着人工智能和大数据技术的发展，神经网络算法在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。
在神经网络算法中，BP神经网络是应用最为广泛的一种。
本文将对电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法进行比较和分析，以探讨其在电力系统负荷预测中的应用优势和局限性。
一、BP神经网络算法简介BP神经网络是一种常用的前向反馈神经网络，它是一种通过反向传播算法进行训练的人工神经网络。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，每个神经元之间的连接都有权重来表示其连接的强度。
训练过程中，通过不断调整权重，使得网络的输出和实际值之间的误差最小化，从而实现模型的学习和预测。
传统的BP神经网络算法在电力系统负荷预测中存在一些问题，如训练速度慢、易陷入局部最优、对初始权重敏感等。
针对这些问题，研究者们对BP神经网络算法进行了多方面的改进，以提高其在电力系统负荷预测中的准确性和稳定性。
二、改进BP神经网络算法比较1. 反向传播算法改进传统的BP神经网络算法使用的是基于梯度下降的反向传播算法，在训练过程中容易陷入局部最优，且训练速度较慢。
研究者们提出了许多改进的反向传播算法，如动量法、改进的共轭梯度法、梯度下降法等。
这些改进算法在不同程度上缓解了原算法的缺点，使得神经网络的训练速度更快，收敛性更好。
在电力系统负荷预测中，采用改进的反向传播算法可以提高模型的准确性和稳定性。
2. 架构和权重初始化改进传统的BP神经网络算法对于网络的初始化和架构设计较为敏感，初始权重的设置和隐藏层节点数的选择都会影响网络的性能。
研究者们提出了许多改进的初始化和架构设计方法，如Xavier初始化、He初始化、自适应学习率、自适应权重等。
这些改进方法能够更好地满足网络的拟合要求，提高了网络的泛化能力和抗噪能力。
在电力系统负荷预测中，采用改进的初始化和架构设计方法可以提高模型对于数据的拟合能力，减小过拟合的风险。
基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究
基于神经网络的电力系统短期负荷猜测探究摘要：随着电力系统的复杂化和电力需求的增加，准确猜测电力负荷对电力系统运行和规划具有重要意义。
本文基于神经网络，对电力系统短期负荷猜测进行了探究。
起首，通过分析电力系统负荷的特点，明确了探究的目标和意义。
然后，介绍了神经网络的基本原理和常用的神经网络模型。
接着，对短期负荷猜测的关键问题进行了探讨，包括数据采集和预处理、输入输出变量选择以及模型训练和评估等。
最后，通过实例分析验证了神经网络在电力系统短期负荷猜测中的应用效果，并对将来的探究方向进行了展望。
1. 引言电力负荷猜测作为电力系统运行和规划的基础，对于保障电力供需平衡和提高电力系统经济性具有重要意义。
然而，由于电力系统的复杂性和外部环境的不确定性，短期负荷猜测一直是一个具有挑战性的问题。
目前，随着人工智能技术的不息进步，神经网络作为一种强大的猜测模型受到了广泛关注。
因此，本文将基于神经网络对电力系统短期负荷进行猜测探究。
2. 神经网络的基本原理神经网络是由大量神经元互相毗连而成的计算模型，其模拟了人类神经系统的工作过程。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层包括多个神经元，可以进行信息处理和特征提取。
神经网络通过进修算法不息调整权重，以实现输入与输出之间的映射干系。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
3. 短期负荷猜测的关键问题3.1 数据采集和预处理电力负荷猜测需要大量的历史负荷数据作为训练样本，因此需要建立完善的数据采集系统并进行数据预处理。
数据采集系统需要具备稳定、精确和实时的特点，可以通过传感器和智能电表等设备进行实现。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和特征归一化等步骤，旨在提高数据的质量和可用性。
3.2 输入输出变量选择选择合适的输入输出变量对于负荷猜测的准确性和泛化性能具有重要影响。
常用的输入变量包括历史负荷数据、天气数据、节假日等，输出变量为将来某个时间段内的负荷值。
改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测
2024年幼儿园大班数学教案《黑白棋大赛》一、教学内容本节课选自2024年幼儿园大班数学教材第四章《趣味数学》，详细内容为“黑白棋大赛”。
通过黑白棋游戏，引导幼儿认识平面坐标系，培养幼儿的空间思维能力和策略意识。
二、教学目标1. 了解黑白棋的规则，能够独立完成游戏。
2. 能够通过观察、思考，提高空间思维能力和策略意识。
3. 培养幼儿团结协作、遵守规则的良好品质。
三、教学难点与重点教学难点：平面坐标系的建立和运用。
教学重点：黑白棋的规则及策略运用。
四、教具与学具准备1. 教具：黑白棋棋盘、黑白棋子、教学课件。
2. 学具：每组一套黑白棋棋盘和棋子。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）利用课件展示黑白棋大赛的现场，激发幼儿的兴趣，引导幼儿关注黑白棋。
2. 讲解黑白棋规则（10分钟）介绍黑白棋的起源、棋盘、棋子及规则，让幼儿了解黑白棋的基本知识。
3. 示范游戏（10分钟）教师示范黑白棋的玩法，边玩边讲解策略，让幼儿初步了解黑白棋的策略意识。
4. 随堂练习（10分钟）幼儿分组进行黑白棋练习，教师巡回指导，解答幼儿的疑问。
5. 小组比赛（15分钟）开展黑白棋大赛，鼓励幼儿运用所学策略，提高游戏水平。
教师对幼儿的表现进行评价，强调团结协作、遵守规则的重要性。
六、板书设计1. 黑白棋棋盘图2. 黑白棋规则3. 策略提示七、作业设计1. 作业题目：与家长共同完成一副黑白棋游戏，记录游戏过程。
2. 答案：根据游戏过程，提交一副完整的黑白棋棋盘图。
八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸：引导幼儿探索黑白棋的其他玩法，提高幼儿的创新能力。
组织亲子黑白棋活动，增进亲子关系。
重点和难点解析：1. 教学难点：平面坐标系的建立和运用。
2. 教学重点：黑白棋的规则及策略运用。
3. 实践情景引入。
4. 小组比赛。
5. 作业设计。
一、教学难点：平面坐标系的建立和运用1. 利用教具和课件，直观展示棋盘上的横纵坐标，让幼儿能够通过观察，理解坐标系的构成。
基于改进神经网络算法的电力负荷短期预测研究
参数 的时间序列预 测 ，第 二种是基 于非参数 的时间序 列预测方 法。本研 究所涉及 的基于 Ｂ Ｐ神经网络的 电力短期符合预测属于基于 非 参数的序列 预测 ，这种预测 方式 的优 势在于 不必再假 设具体 的信号模 型。所 以，与基于
参数的预测 相 比较 ，具有 更好的使用 范围 。 在电力短 期符合预测 中 ，可以把这些 以时 间 序 列存在 的负荷数 据作为历 史数据 ，以历 史 数据来计算 数据发 展的未来趋 势 ，这 就涉及 表１ ： 电力负荷数据 负荷数据
到数据序列之间的映射关系 ，因为 Ｂ Ｐ网络的 特性便 于实现数 据序列里 的映射关系 ，所 以 十分适合 于进行 未来趋势 的预测 。本文 引入
２ ． 神经 网络负荷 预测概述
一
Ｂ Ｐ神经网络 ， 进行 电力系统短期负荷的预测 。
据不确 定、非线 性的特 点，对未来 的短期 负 荷进 行预测 ，发挥 了较 好的作用 。电力短 期 负荷预测 是 电网运营商 为用 户提供 可靠服务 的重要 基础 。传 统的 电力负荷预测 包括许 多
３ ． 基于传统神经 网络 的负荷预测
电网负荷 与历 史数据及天 气状况之 间是 非线性的关系。经过仔细对其进行关联分析， 得到 了影响较大 的因子 ：温度 、时段 、节假 日以及环境，本研 究将一天的 ２ ４小时分为四 个时段 ，为不使 函数作用在 其取值范 围的平 坦区 ，以归一化预处 理的方法 ，将所采集 的 数据映射于 【 ０ ． １ ，０ ． ９ ］ 区间。以一个星期为周 期，把本星期之 内的前 ６ 天作为训练数据 ， 最后一天作为预测数据 ，如表 １所示：
电力 技 术 与 应 用
基于改进神经网络算法的电力负荷短期预测研究
ｒ
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较电力系统短期负荷预测在电力生产和用电方面具有重要的作用，精确的负荷预测能够促进电力系统的调度和运行优化。
BP神经网络是一种常用的负荷预测方法，但其存在许多问题，例如网络结构选择困难、训练过程中容易陷入局部极小值等。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进的BP神经网络算法。
一种常见的改进算法是改进的Levenberg-Marquardt算法(LM-BP)。
该算法在传统BP 算法的基础上引入了Levenberg-Marquardt算法的思想，通过引入牛顿法进行权值调整，从而加快了收敛速度。
实验证明，该算法具有较好的性能，并且可以有效地解决BP算法容易陷入局部极小值的问题。
另一种改进算法是改进的快速传播算法(RPROP-BP)。
传统的BP算法中，学习率的选择对训练结果具有较大的影响，并且容易陷入局部极小值。
而RPROP-BP算法通过引入动态的学习率，能够根据每个权值的历史调整情况来自适应地调整学习率的大小。
实验证明，RPROP-BP算法在收敛速度上有明显的提高，并且具有较好的鲁棒性。
还有一种改进算法是基于粒子群优化算法的BP神经网络(PSO-BP)。
该算法通过引入粒子群优化算法来优化BP神经网络的权值和阈值，从而提高预测的准确性。
实验证明，PSO-BP算法在负荷预测方面具有较好的性能，并且能够有效地解决传统BP算法在精度和收敛速度上的问题。
改进的BP神经网络算法在电力系统短期负荷预测方面具有较好的优势。
不同的改进算法在性能和收敛速度上有所差异，因此在实际应用中可以根据具体情况选取适合的算法进行负荷预测。
未来的研究可以进一步探索更加高效和精确的负荷预测算法，并结合其他优化方法来提高电力系统的调度和运行效率。
基于改进广义回归神经网络的短期电力负荷预测
基于改进广义回归神经网络的短期电力负荷预测基于改进广义回归神经网络的短期电力负荷预测1.引言电力负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要的作用。
准确预测电力负荷对于优化火电机组的调度、节约能源和保障电力安全供应至关重要。
而短期电力负荷预测是在时间尺度为小时或几天范围内进行的，准确预测短期电力负荷对电力系统运行的稳定性和可靠性具有重要意义。
传统的预测方法存在着模型复杂度高和不够灵活的问题，而神经网络在电力负荷预测中具有很好的应用前景。
本文将基于改进广义回归神经网络，提出一种新的短期电力负荷预测方法。
2.方法2.1 广义回归神经网络简介广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）是一种基于模式匹配的无监督学习算法。
它具有单调性、连续性、均方模式逼近性等性质。
GRNN网络采用Radial Basis Function（RBF）作为激活函数，能够更好地保留原始数据的特征，提高预测准确性。
2.2 改进的GRNN模型为了进一步提高短期电力负荷预测的准确性，我们对传统的GRNN进行改进。
首先，引入特征选择方法，通过分析历史电力负荷数据，选择与负荷相关性最大的特征作为输入。
然后，引入自适应激活函数，根据数据的分布情况自动调整神经元的激活参数，减少预测误差。
最后，采用遗传算法优化网络结构的权值，以进一步提高网络的拟合能力和泛化能力。
3.实验与结果分析为了验证改进的GRNN在短期电力负荷预测中的有效性，我们以某电力系统为案例，收集了一段时间内的相关数据。
将数据分为训练集和测试集，训练集用于网络模型的参数训练，测试集用于评估预测模型的准确性。
通过对比传统的GRNN和改进的GRNN在测试集上的预测结果，得出以下结论：改进的GRNN模型相比于传统的GRNN模型在短期电力负荷预测中具有更高的准确性。
这是因为引入特征选择方法可以减少特征间的冗余信息，提高输入特征的相关性；自适应激活函数能够根据数据的分布情况动态调整参数，使得预测结果更加准确；遗传算法优化网络权值，提高网络的拟合能力。
人工智能机器学习算法在电力系统中的应用研究之短期负荷预测
人工智能机器学习算法在电力系统中的应用研究之短期负荷预测短期负荷预测是电力系统中一项重要的任务，它对于电力生产和配电的合理规划和运行至关重要。
随着信息技术的不断发展与成熟，人工智能机器学习算法逐渐成为短期负荷预测的关键工具。
本文将深入探讨人工智能机器学习算法在电力系统中的应用研究，讨论其优势、挑战以及未来发展的方向。
首先，我们将介绍人工智能机器学习算法在短期负荷预测中的应用。
人工智能机器学习算法的应用在电力系统中的短期负荷预测主要可以分为两类：基于传统统计学的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）等算法和基于新兴技术的深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
基于传统统计学的机器学习算法在短期负荷预测中已经有了一定的应用，并取得了较好的效果。
这类算法通过对历史负荷数据进行建模和拟合，可以预测未来一段时间内的负荷情况。
支持向量机是一种常用的算法，其具有较强的泛化能力和较好的预测精度。
人工神经网络经过训练可以从海量的历史负荷数据中学习出负荷预测模型，并通过非线性映射来预测短期负荷。
这些算法能够适应不同的负荷模式，但是其建模需要大量的历史数据，并且对数据的质量和预处理要求较高。
随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究开始将其应用于短期负荷预测中。
深度学习算法通过构建多层神经网络，能够更好地捕捉负荷序列中的复杂关系。
卷积神经网络通过卷积和池化操作来提取负荷序列中的特征，具有较好的局部感知能力。
长短期记忆网络通过引入门控机制，可以有效地处理序列数据中的长期依赖关系。
这些深度学习算法在短期负荷预测中具有较强的非线性建模能力和较高的准确性，但是其建模复杂度较高，需要较大的计算资源和数据训练时间。
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较
电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较电力系统的短期负荷预测一直是电力行业面临的重要问题之一。
准确的负荷预测可以帮助电力系统有效地调度和运行，从而保障电网的稳定性和安全性。
随着神经网络算法在负荷预测中的应用日渐广泛，人们对神经网络算法的改进和比较也日益重视。
本文将针对电力系统短期负荷预测，对改进后的BP神经网络算法进行比较研究，以期为电力系统短期负荷预测算法的优化提供参考。
一、研究背景电力系统的短期负荷预测是指对未来一段时间（通常为几小时到几天）内的负荷变化进行预测。
准确的负荷预测可以有效地指导电力系统的调度和运行，优化发电计划，提高电网的稳定性和经济性。
短期负荷预测一直是电力系统运行和规划中的重要内容。
神经网络算法由于其强大的非线性建模能力和自适应性，在负荷预测中得到了广泛的应用。
而BP神经网络作为最经典的一种神经网络算法，在负荷预测中也取得了较好的效果。
传统的BP神经网络算法在一定程度上存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，因此亟待对其进行改进。
对于电力系统短期负荷预测问题，对经典的BP神经网络算法进行改进并进行比较研究，将有助于提高负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统运行和规划提供更有效的支持。
二、研究目的本文旨在对电力系统短期负荷预测中的改进BP神经网络算法进行比较研究，主要包括以下目标：1. 改进BP神经网络算法：通过引入改进方法（如改进的激活函数、改进的权重更新算法等）对BP神经网络算法进行改进，提高其收敛速度和预测准确性；2. 进行比较研究：将改进后的BP神经网络算法与传统的BP神经网络算法进行比较研究，分析其在电力系统短期负荷预测中的性能表现；3. 提出结论和建议：根据比较研究结果，得出对改进BP神经网络算法的优势和不足之处，并提出相应的改进建议，为电力系统短期负荷预测算法的优化提供参考。
基于改进的BP神经网络算法的短期电力负荷预测 毕业设计
电力工程信号处理仿真基于遗传BP神经网络算法的电力负荷预测院系：能源与动力工程学院专业：电力系统及其自动化指导老师王瑞霞老师学号： 115108000887姓名：于杏日期： 2016.01.17在本节门课的作业中，我的综述内容是电力负荷预测算法的分析比较，所以在仿真作业中选择的是用在其中一种算法改进的基础上，来完成短期负荷预测的仿真任务，即用改进的BP神经网络算法实现电力负荷预测。
2 BP遗传算法的改进1）标准BP遗传算法的不足:1）学习步长η采用确定值且足够小。
但是小的步长会使学习过程很慢，大的步长又容易导致学习过程震荡，从而收敛不到期望值；2）一般神经网络在无任何先验知识的条件下，其初始状态都是随机设定的。
网络训练的终止条件可由能量函数确定，当能量函数的变化很小时停止。
传统的BP算法由于初值选取不当，网络学习往往陷入局部极小，使学习过程失败。
2）算法改进方案:针对BP神经网络的两个主要缺点，网络训练速度慢，对初始权值敏感，容易陷入局部极小点提出了如下改进措施:1) 针对神经网络的收敛速度慢的缺陷，可以采用了带有变步长η和变动量因子α的改进BP算法，采用改进的归一化方法，还可以将Lederberg-Marquardt数值优化技术引入到网络的训练中；2) 针对BP神经网络由于初始权值选取不当容易陷入局部极小点，本文将遗传算法引入到网络初始权值的确定中，提出了遗传算法和BP神经网络相结合遗传BP 神经网络训练算法。
3）改进的遗传BP神经网络的基本原理遗传BP神经网络的基本原理就是用遗传算法来训练网络参数，直到误差趋于一稳定值，然后用优化的权值进行BP算法实现短期负荷预测。
4）算法改进前后流程图a.标准BP算法流程图：开始连接权值及阈值初始值学习步长初始化计算中间层各单元输入、输出计算输出层各单元输入、输出计算累积误差EN样本训练完？Y调整中间层至输出层之间的连接权及输出层各单元的输出阈值调整输入层至中间层之间的连接权及输出层各单元的输出阈值学习次数I=I+1N 误差<ɛY结束b.改进后的流程图：N 误差减小 ？ YN误差<ɛY开始连接权值及阈值初始值学习步长η和动量因子α初始输入样本归一化 η=η*φ α=αη=η*β α=0计算中间层各单元输入、输出计算输出层各单元输入、输出 计算累积误差E 调整中间层至输出层之间的连接权及输出层各单元的输出阈值调整输入层至中间层之间的连接权及输出层各单元的输出阈值 学习次数I=I+1结束3 MATLAB 仿真实现下面仿真所采用的样本是某地区七月份前四天某一小时的数据，将其作为参考，用改进的遗传BP神经网络算法来预测第五天这个小时的用电量，进行短期电力负荷预测。
基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究
基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究短期居民用电负荷预测主要用于电力调度工作停电计划，以提高供电可靠度及居民用户满意度。
本研究通过电力负荷与每日温度与历史负荷进行分析，提出一套基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测模型。
人工神经网络在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度。
标签：负荷预测；人工神经网络；短期；居民用电1 概述对于电力系统来说，发电、输电、配电、用电同时进行，电力需求往往需要实时的生产与调度以适时适量地满足用户的需求。
因此，如何掌握电力负荷的成长趋势，使得电力负荷与电能开发、调度能相互配合，以免造成电力供给的短缺，影响经济的发展。
预测指对未来事物可能变动的趋势，给予事前推测，便于系统管理者制定相关对应决策，其方法则须考虑准确性、实时性与实用性三个方面。
负荷预测依预测时间的长短可分为长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测。
短期负荷预测的预测时间从一天到几周，中期负荷预测的预测时间从数月到数年，而长期负荷预测的预测时间从一年到二十年。
不同时间的负荷预测也应用于不同的电力系统分析，对于居民用电而言，短期负荷预测主要用于短期营运计划和近期设备维修计划、经济调度、机组协调、电力潮流分析，以提高供电可靠度及居民用户满意度。
常见的负荷预测方法有传统的模拟法和单位耗电法，其中模拟法即是通过已知的用电负荷来推估未知或新的用电负荷。
单位耗电法是透过用户的平均耗电量，再乘以预估的用电户数，来推算居民用电的总负荷量。
另外还有移动平均法、指数平滑法、时间序列法、回归分析法、专家系统法、灰系统理论、模糊系统理论等方法。
由于短期居民用电负荷数据以曲线呈现，而人工神经网络法对于非线性预测有不错结果，故本文运用人工神经网络法进行预测。
2 人工神经网络人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。
大脑是由大量神经细胞或神经元组成的。
每个神经元可看作是一个小的处理单元，这些神经元按某种方式连接起来，形成大脑内部的生理神经元网络。
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。
一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法[发明专利]
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710964598.X (22)申请日 2017.10.17(71)申请人 吉林省电力科学研究院有限公司地址 130021 吉林省长春市朝阳区人民大街4433号申请人 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 国网吉林省电力有限公司 国网吉林节能服务有限公司 国家电网公司(72)发明人 田春光 高长征 唐伟宁 王鼎 都明亮 吕项羽 毕正军 周宏伟 李德鑫 李成钢 崔希生 张硕 刘立明 崔怀宇 林海源 姚志忠 王长胜 高晓峰 (74)专利代理机构 长春市吉利专利事务所22206代理人 李晓莉(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法(57)摘要本发明涉及一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法。
包括如下步骤：采集电力系统参数，获得数据样本，获得本方法隐含层数，对神经网络的输入参数应进行归一化处理，获得激励函数可调的BP神经网络学习算法，得到预测结果。
供电单位能够对于电力负荷进行准确预测，尤其是超短期、短期预测，可以改善负载对电力系统的影响，对电场制定更加合理的发电计划，减少成本以及风电场参与发电竞争都具有重要作用。
本方法在电力负荷的预测精度和预测方法的收敛速度等方面都有了提高，该方法具有重要的现实意义和应用前景。
权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 107704967 A 2018.02.16C N 107704967A1.一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法，其特征是包括以下步骤：第一步，采集电力系统环境的温度、湿度和降雨量；第二步，获得数据样本的数量确定为M；第三步，获得本方法隐含层数为1，隐含层神经元数为2N-1；其中，N是输入神经元个数；第四部，对神经网络的输入参数应进行归一化处理，以保证正常范围内的输入样本区间x*在[-1，+1]区间，其中，x*是归一化后的值，当x max ＝x min 时取x*等于0.5，星期一到星期天分别用0.1至0.7的数字表示；步骤五，获得激励函数可调的BP神经网络学习算法，简称BP-AA算子，该算子不涉及节点数目的增减，采用BP-AA算法对网络参数进行修正，通过网络的输入样本，计算出B细胞对应的神经网络的相关性能指标，计算满足以下两点：第一，应该采用由编码参数和其结构模板值的乘积所构成的网络参数用于计算；第二，所有网络都应该以预先设定的最大规模来计算；采用BP-AA算法计算梯度值，修正参数；把更新后的参数在原B细胞中按编码规则进行重新排列，即完成了BP-AA算子计算，其中，S＝0所对应的参数编码应不变，即可获得电力负荷预测结果。
《基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测》范文
《基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长，电力负荷预测成为电力系统运行和管理的重要环节。
短期电力负荷预测对于保障电力系统的稳定运行、提高供电质量和降低运营成本具有重要意义。
然而，由于电力负荷受多种因素影响，如天气、时间、经济活动等，使得预测工作具有一定的挑战性。
近年来，改进鲸鱼优化算法与深度学习在短期电力负荷预测中得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
本文旨在探讨基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测方法，以提高预测精度和可靠性。
二、相关技术概述2.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法是一种基于生物行为的优化算法，通过模拟鲸鱼的捕食行为来实现全局寻优。
该算法具有较好的寻优能力和较强的鲁棒性，在许多领域得到了广泛应用。
然而，传统的鲸鱼优化算法在处理复杂问题时，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
因此，对鲸鱼优化算法进行改进，提高其全局寻优能力和收敛速度，对于提高短期电力负荷预测精度具有重要意义。
2.2 深度学习深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式。
在短期电力负荷预测中，深度学习可以通过学习历史数据中的非线性关系和模式，提高预测精度。
常见的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
三、改进鲸鱼优化算法与深度学习的融合3.1 改进鲸鱼优化算法为了提高鲸鱼优化算法的全局寻优能力和收敛速度，本文对鲸鱼优化算法进行改进。
具体包括引入动态调整的搜索策略、增强局部搜索能力等措施，使算法在处理复杂问题时能够更快地找到最优解。
3.2 融合深度学习将改进后的鲸鱼优化算法与深度学习进行融合，通过深度学习模型学习历史数据中的非线性关系和模式，同时利用改进鲸鱼优化算法对模型参数进行优化。
在短期电力负荷预测中，融合了改进鲸鱼优化算法与深度学习的模型可以更好地适应电力负荷的复杂变化，提高预测精度和可靠性。
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关键词 /Keywords 短期电力负荷· 神经网络· 遗传算法· 预测·
（ BPNN） 避 免 了 人 为 假 设 的 弊 端，可 以较好地满足短期电力负荷预测预报的 准确度和速度［7］。然而目前 BP 神经网 络很多有待改进的地方，尤其是参数对 模型的学习性能影响比较大，但目前参 数多采用经验确定，易得到局部极小值 点，导致造成全局最优性能的下降［8］。
为了 提 高 短 期 电 力 负 荷 预 测 准 确
度，提出一种改进人工智能神经网络的
短期电力负荷预测方法 （ GA-BPNN） 。
采用 遗 传 算 法 （ Genetic Algorithm， GA ） 对人工神经网络的连接权值进行选择，防
止神经网络陷入局部最优问题的出现，提 高模型的稳定性和预测准确度，并通过具 体仿真实例对模型的性能验证。
误差 （ RMSE） ，它们分别定义如下：
MSE =
x （ i） － x^ （ i） x （ i）
× 100%
（ 5）
槡 ( ) RMSE =
1 n
n
∑
i =1
x
（ i） x
－ （ i）
（ i）
2
× 100% （ 6）
式中，x^ （ i） 和 x （ i） 分别为电力负荷实际值和
预测值； n 为预测点数。
络网络连接权值，计算 BP 神经网络的均方误差，
并输入输出最优解。
综合上述可知，基于 GA-BPNN 的短期电负荷
预测流程如图 2 所示。
改进 人 工 智 能 神 经 网 络 的 短 期 电 力 负 荷 预测
1. 数据来源 为了验证 GA-BPNN 模型在短期电力负荷预测 中的有效性和先进性，选择某地区 2010 年 11 月 1 ～ 31 日的电力负荷数据 （ 训练样本集） ，对 2010 年 12 月 1 日数据进行预测 （ 测试样本集） 。观察 得到 的 2010 年 12 月 1 日 电 力 负 荷 数 据 如 图 3 所示。
f（ i） =
1
∑∑（ Pk － Tk） 2
ik
式中，Pk 为学习样本； Tk 为目标样本；
层节点数； j 为学习样本数。
（ 2） k 为输出
3） 对两个体 Gi 和 Gi +1 以概率 Pc 进行交叉操 作产生两个新的个体 G'i 和 G'i +1，具体交叉方式 如下：
{G'i = rand （ 0，1） Gi + ( i － rands （ 0，1） ) Gi + 1 G'i + 1 = ( 1 － rand （ 0，1） ) Gi + ( rands （ 0，1） ) Gi + 1
刘春霞 张雪艳 /郑州职业技术学院
通过准确的短期电力负荷预测，可
以对整个系统供用电模式进行优化，提
高系统的安全性、稳定性及清洁性，因
此准确、及时的短期电力负荷预测是成
为当 前 电 力 市 场 主 体 共 同 关 注 的 焦点［1］。
目前，传统短期电力负荷预测包括
线性回归、自回归滑动平均和专家经验 模型 等［2-4］， 这 些 方 法 假 设 前 提 比 较
结束语
期负荷 预 测 ［J］． 中 国 电 机 工 程 学 报，1997，17 （ 5） ： 350-353．
针对 BP 神经网络自身存在的缺陷，提出一种 ［6］ 师彪，李郁侠，于新花． 基于改进粒子群-模糊神经
改进人工智能神经网络算法，并将其应用于电力 负荷预测中。在对短期电力负荷预测的实例应用 中，对比结果表明，改进人工智能神经网络的预 测结果稳定，收敛速度快，预测准确度高，能够 较好解决 BP 神经网络易于陷入局部最优的难题， 对电网管理具有良好的指导意义，同时为其他相 关领域利用神经网络进行建模预测提供了一种好 的思路和方法。
网络输入层节点数为 3，输出层节点数为 1，隐含
层神经元节点数为 4，学习率为 0. 01，期望误差
为 0. 000 01。短期电力负荷预测模型在 AMD 3200
的 PC 机上 Matlab7. 0 编程实现，采用标准 BP 神
经网络和带动量项 BP 神经网络作为对比模型，模
型评价性能评价指标为相对误差 （ MSE） 和均根
结束语
本文以微电网电力系统状态估计为研究对象， 介绍了基于状态分析方法、相关分析方法以及抗 差估计方法的微电网状态估计算法，并进行了相 关仿真实验。实验结果表明，当微电网存在测量 值误差时，基于抗差估计方法的状态估计算法能 够提供更为准确和稳定的估计结果，从而为进一 步的微网策略控制和系统预报等提供可靠的支持。
2. 数据样本预处理
BP 神经网络的激活函数是一种连续可微的函
数，而且采用的是 S 型对数函数，它要求输入和
输出值区间必须在 ［－ 1，1］，因此必须对短期电
力负荷原始数进行预处理，预处理公式具体为
x'i
=
max
xi （
－ min xi） －
（ xi） min
（
xi）
（ 4）
式中，xi 为各时刻的电力负荷原始数。训练样本
（ 收稿日期： 2012-12-10） EA
www. eage. com. cn
2013 年 2 月下·冶金电气·
图 5 遗传进化适应度函数曲线
76
·冶金电气·2013 年第 32 卷第 4 期
根据图 7 和 图 8 可 知，GA-BPNN 的 MSE 和 RMSE 分别为 1. 00 和 3. 17； 标准 BPNN 的 MSE 和 RMSE 分别为 16. 08 和 12. 64； 带动量项 BP 神经 网络的 MSE 和 RMSE 分别为 12. 00 和 11. 00。根
抗差估计模型的估计结果要明显优于前两种 模型。在微网中相比传统的电力系统，新能源发 电设备的存在以及分布式发电的技术使得其电路 系统更加复杂多变，测量值出现不良数据或者误 差的可能性大大增加。抗差估计法每次迭代时都 会有变权的处理，使得误差较大的量测量所对应
的权值不断减小，对最终估计结果的影响受到抑 制，从而保障估计结果的准确性。这种优势在遇 到含有不良数据的量测值时，估计优势效果更加 明显。
参考文献
41-44． ［10］ 程其云，孙才新，张晓星，等． 以神经网络与模糊
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逻辑互补的电力系统短期负荷预测模型及方法 ［J］．
华北电力大学学报，2002，29 （ 1） ： 10-15．
电工技术学报，2004，19 （ 10） ： 53-58．
遗传 算 法 对 BP 神 经 网 络 优 化 步 骤 如下：
1） 初始化种群。采用随机方式产生 一定数 量 的 种 群，并 对 交 叉 概 率 （ Pc ） 、 变异概率 （ Pm ） 以及 BP 神经网络各层间 的连接权值初始化。
2） 对种群中的每一个个体优劣采用 评价函数进行评价，并按计算结果对它们
| 方案设计 Engineering Design
改进人工智能神经网络的短期 电力负荷预测
为提高电力负荷预测精度，提出一种改进人工智能神 经网络的短期电力负荷预测模型。采用人工神经网络的非 线性预测能力建立电力负荷预测模型，并利用遗传算法优 化神经网络连接权值。对某地区短期电力负荷数据进行仿 真测试，结果表明，改进人工智能神经网络提高了短期电 力负荷的预测准确度，有效减少了平均预测误差。
1-4． ［3］ 雷绍兰，孙才新，周湶，等． 电力短期负荷的多变
量时间序列线性回归预测方法研究 ［J］． 中国电机 工程学报，2006，26 （ 2） ： 25-29． ［4］ 周德强． 改进的灰色 Verhulst 模型在中长期负荷预 测中 的 应 用 ［J］． 电 网 技 术，2009，33 （ 18 ） ： 124-127． ［5］ 赵宏伟，任震，黄雯莹． 基于周期自回归模型的短
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·冶金电气·2013 年第 32 卷第 4 期
改进人工智能神经网络的短期电力负荷预测
| Engineering Design 方案设计
进行排序，采用 “轮盘赌” 方法对个体进行选择，
具体方式为
式中，f （ i）
Ps =
f（ i）
n
（ 1）
∑f（ i）
i =1
为个体 i 的适应度函数值，其定义为
图 6 GA-BPNN 训练误差曲线
为了对比预测模型的实验效果，测试样本集预测 结果进行了反归一化处理，得到结果如图 6 所示， 预测误差如图 7 所示。
结果与分析
采用 GA-BPNN 对训练样本进行学习，建立短 期电力 负 荷 预 测 模 型， 并 对 测 试 样 本 进 行 预 测， 遗传进化适应度函数曲线如图 5 所示，GA-BPNN 训练误差曲线如图 6 所示。
改进人工智能神经网络算法
BP 神经网络是一种包含输入层、隐含 层和输出层的多层前馈型网络，大量实践 证明三层神经网络能够以任意准确度逼近 任何的非线性函数，BP 神经网络结构具体 如图 1 所示［9］。
图 1 BP 神经网络结构
遗传算法是受到达尔文的进化理论启 发，是 一 种 启 发 式 的 智 能 优 化 搜 索 方 法［10］。具有良好全局、并行搜索能力，可 以采遗传算法对 BP 神经网络连接权值进 行优化，能较好地克服 BP 神经算法上述 缺点，同时使网络具备较强的鲁棒性，从 而提高短期电力负荷预测准确度。
改进人工智能神经网络的短期电力负荷预测
| Engineering Design 方案设计
据对比结果可知，经过遗传优化的 BP 神经网络， 原理和 方 法 ［J］． 中 国 电 机 工 程 学 报，2003，23 （ 3 ） ：
在短期电力负荷预测的准确度上比标准的 BP 神经 网络和带动量项 BP 神经网络都要好，而且模型在 仿真试验的收敛速度也相应加快，结果说明采用 遗传算法对 BPNN 的网络连接权值进行优化，解 决了 BPNN 在短期电力负荷预测中的局部极小点 缺陷，是一种有效性、预测准确度高的短期电力 负荷预测方法。