基于BP神经网络电力负荷预测
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神经网络在短期电力负荷预测中的应用
BP神经网络在短期电力负荷预测中的应用短期电力负荷预测是有效保障电力系统稳定运行的前提和基础，因此进行短期电力负荷研究是具有重要意义的。
本文介绍了短期电力负荷预测的主要研究方法，给出了基于BP神经网络的组合预测方法，并给出了进一步的研究方向。
关键字：短期电力负荷预测，BP神经网络，组合预测1 短期电力负荷预测概述短期的电力负荷预测作为电力负荷预测中非常重要的组成部分，其主要用来预测某日内的每个时刻的负荷值或日用电量，其研究的意义主要体现在以下几个方面[1]：（1）短期的电力负荷预测能为供电系统相关部门合理制定购电计划提供依据，同时也能为发电系统相关部门合理规划发电计划、合理安排发电机组启停和检修提供依据。
（2）在电力系统逐步走向市场化的趋势下，只有制定出的实时电价具有较强的竞争力，才能使发电公司获得比较好的经济效益。
（3）当供电部门和发电部门所处地区不相邻时，往往需要由连接其所在区域的中间电网来承担电力的转运业务，短期电力负荷预测的结果可以为合理制定转运调度计划提供依据。
（4）由于电价和负荷的使用情况有一定的关系，当用电负荷达到高峰时，电价会相应的高一些，反之，当用电负荷处于低谷时，电价相应的会低一些。
2短期电力负荷预测研究现状从二十世纪六、七十年代到现在，随着人们对电力负荷预测重要性的逐步认识，很多的方法和模型被运用到了短期电力负荷预测领域，这些方法及模型大致可分为三类：（1）传统预测方法以数理统计和微积分等传统数学理论为基础，在较严格的条件限制和严谨的数学推导的基础上，建立起數据间的主观模型，据此主观模型来进行相关的计算和预测。
传统的预测方法主要包括回归分析法、时间序列法等[2-3]。
（2）现代预测方法以人工智能、新兴的信号分析方法等相关理论为基础，这类预测方法的预测精度更高、也更智能。
现代预测方法主要包括：人工神经网络、专家系统、支持向量机、混沌时间序列、小波分析法等[4-6]。
（3）基于组合思想的预测方法组合预测的概念大致可分为两种：一种是通过加权平均的方法对几种不同预测方法得到的预测结果进行综合。
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BP神经网络的短期电力负荷预测
西安工业大学北方信息工程学院本科毕业设计（论文）题目：基于BP神经网络的短期电力负荷预测系别电子信息工程系专业电气工程及其自动化班级B070307姓名宋亮学号B********导师张荷芳焦灵侠2011年6月毕业设计（论文）任务书系别电子信息系专业电气工程自动化班b070307 姓名宋亮学号b070307161.毕业设计（论文）题目：基于bp神经网络的短期电力负荷预测2.题目背景和意义：电力系统是由电力网、电力用户组成，其作用就是对各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎标准要求的电能，以随时满足负荷要求。
但是由于电力的生产与使用具有其特殊性，即电能是不能储存的。
这就要求系统发出电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。
电力系统负荷预测因此发展起来，成为工程科学中重要的研究领域，是电力系统自动化中一项重要内容。
在电力系统安排生产计划和实际运行的过程中，负荷预测起着十分重要的作用，主要表现在以下几个方面：(1)经济调度的主要依据。
对电力系统来说，必须对用户提供可靠而经济的电能，以随时满足各类用户的要求，亦即满足用户的负荷需求，而在另一方面，又要考虑生产成本，由于电能不能大量储存，因此必须在确保系统安全的情况下尽量减少实时发电备用容量。
(2)生产计划的要求。
电力系统中，由于其可靠性的要求，各种发、供电设备都有确定的检修周期。
(3)电力系统安全分析的基础。
电力事故所造成经济损失和社会影响是巨大的，必须尽量避免。
3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：负荷预测并达到一定误差范围之内。
4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：电子系实验室1-5周；开题，针对原理及应用、主要技术难点的收集资料，熟悉课题方案。
6-10周；完成方案论证，确定设计方案。
10-15周；利用Matlab对系统做进一步的仿真分析16-18周；完成所有的设计工作，整理资料，完成毕业论文，准备答辩。
5.毕业设计（论文）的工作量要求400机时*或实习（天数）：100天①实验（时数）*：A4×2②图纸（幅面和张数）③其他要求：论文：15000字以上；外文翻译：5000字以上指导教师签名：年月日学生签名：年月日系主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入册，一份教师自留。
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。
BP神经网络在电力系统负荷预测中的简单应用
BP网络的优缺点
优点:①网络理论和性能方面 已比较成熟。 ②有很强的非线性映射能力和 柔性的网络结构。 ③网络的中间层数、各层的神 经元个数可根据具体情况任意 设定，并且随着结构的差异其 性能也有所不同。 字内容，也可以直接复制你的内容到此。请替换文字内容，添
加相关标题，修改文字内容，也可以直接复制你的内容到此。 请替换文字内容，添加相关标题，修改文字内容，也可以直接 复制你的内容到此。请替换文字内容，添加相关标题，修改文 字内容，也可以直接复制你的内容到此。
BP神经网络结构图
样本信息通过网络的非线性变换传输到后层网络。我们通过网络连接权重
来实现这一功能，而有些网络添加了一个影响因素，我们称之为阈值。
如上图所示，三层BP网络，x1，x2，。xm是输入向量，m是输入向量的维 字内容，也可以直接复制你的内容到此。请替换文字内容，添
加相关标题，修改文字内容，也可以直接复制你的内容到此。
树突 神经末梢 细胞体
轴突
1.2 神经网络抽象模型
神经元抽象模型
点击请替换文字内容
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4加相关标题，修改文字内容，也可以直接复制你的内容到此。
请替换文字内容，添加相关标题，修改文字内容，也可以直接 复制你的内容到此。请替换文字内容，添加相关标题，修改文 字内容，也可以直接复制你的内容到此。
BP神经网络在电力系统功率预测的简单应用
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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猜测摘要：基于人工神经网络原理，设计了一个三层的BP网络来实现电力系统的短期负荷猜测。
经过仿真验证，利用BP神经网络进行电力系统短期负荷猜测是可行和有效的，其预告结果正确性很高。
要害词：短期负荷猜测；BP神经网络；电力系统0前言电力系统负荷猜测是电力生产部门的重要工作之一，通过正确的负荷猜测，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。
很多学者对此进行了研究，提出了很多种猜测方法，并且及时地将数学上的最新进展应用到猜测中去，使猜测的水平得到迅速提高，负荷猜测研究取得了很大的进展。
1负荷的分类及其短期猜测的方法1.1负荷的分类负荷猜测按猜测时间可以分为长期、中期和短期负荷猜测。
其中，在短期负荷猜测中，周负荷猜测（未来7天）、日负荷猜测（未来24小时负荷猜测）及提前小时猜测对于电力系统的实时运行调度至关重要。
因为对未来时刻进行预调度要以负荷猜测的结果为依据，负荷猜测的结果的正确性将直接影响调度的结果，从而对电力系统的安全稳定运行和经济性带来重要影响。
1.2负荷短期猜测的方法电力系统负荷短期预告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等3种。
统计技术中所用的短期负荷模型一般可归为时间系列模型和回归模型。
时间系列模型的缺点在于不能充分利用对负荷性能有很大影响的气候信息等因素，但需要事先知道负荷与气象变量之间的函数关系，这是比较困难的。
并且为了获得比较精确的预告结果，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验知识和推理规则，使节假日或有重大活动日子的符合预告精度得到了提高。
但是，把专家知识和经验等正确地转化为一系列规则是非常不轻易的。
众所周知负荷曲线是与很多因素相关的一个非线性关系函数。
对于抽取盒逼近这种非线性函数，神经网络是一种合适的方法。
一种基于BP神经网络的电网负荷预测方法的设计
• 197•程等，这样可以不必多次请求后台服务器，减轻了后台系统的压力。
（3）数据存储模块:用来记录用户行为和系统数据，此模块要求做到数据的准确性和及时性，能够在用户行为产生和系统数据变更时快速的响应。
（4）用户个人中心模块:在用户点赞和购买课程的时候，后台系统都会记录下这一行为，并且在用户需要的时候提供给用户。
（5）后台管理模块:通过BootStrap构建，以便能够适应不同分辨率的屏幕。
处于安全考虑在访问页面是加入了身份验证，验证不通过则会被打回到后台登录页面，这样做可以防止不怀好意的人在地址栏直接输入后台管理员系统页面url，做一些对系统用户有害的事情，保证系统的安全。
（6）课程管理模块:该模块提供了丰富的课程管理功能，包括课程的检索，课程修改，添加课程等等操作，同时可对课程的视频和课件进行维护。
2.推荐模块:此模块依据访问模块提供的数据(用户信息、课程信息、评分等)通过计算得到结果，最后将结果传递给数据存储模块。
即后台通过记录用户在访问页面时的评分行为，对行为产生的数据进行计算分析生成推荐表，在用户学习的时候推送给用供分供其选择。
4 结束语本文采用协同过滤算法对用户访问网络课程的历史记录和行为喜好进行计算分析，得出用户课程信息推荐表，并针对不同的用户进行推荐，提高了查找效率。
作者简介：董涛（1998—），男，西安人。
韩利凯（1961—），男，西安人，通信作者。
电力经济作为我国经济建设、国家安全、居民生活的重要组成部分，如何精确的把握电力负荷预测对对保障生产和生活用电方面具有十分重要的意义。
但是电力负荷预测过程复杂的，包含着不规则事件、季节类型、天气因素等非数字型的定性因素的影响，如何改进负荷预测模型，提高预测精度是电力公司目前亟需解决的问题。
因此，本文提出了一种基于BP神经网络的电网负荷预测方法，旨在结合大数据挖掘技术和BP神经网络技术，实现电力负荷协同预测，能够进一步提升预测精度，更好的服务于电力生产、生活活动。
BP神经网络在短期电力负荷预测中的应用
三种选取方式：
3 训练样本的选取
输入2014年6月30日至7月13日两周周一至周五各天前一天的负荷、气
候数据，输出后一天负荷； 输入6月30日至7月14日两周周末前一天的
负荷、气候数据，输出后一天负荷。
输入2014年6月30日至7月13日每天的各时刻负荷、气候、时间数据，
输出后一时刻的负荷。
输入2014年6月30日至7月13日两周各天的气候、时间数据，输出后一
BP神经网络在短期电力负荷预 测中的应用
指导老师：
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0 BP网络理论简介
BP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。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各 中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。接下 来，按照减少目标输出与实际输出之间误差的方向，从输出层反向经过 各中间层回到输入层，从而逐层修正各连接权值，这种算法称为“误差反 向传播算法”，即BP算法。随着这种误差逆向的传播修正不断进行，网络
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工作日训练结果：
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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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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 system
Short-term load forecasting
Abstract
Short-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)。