基于人工神经网络的微电网短期负荷预测
人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
ＭＡＴＬ ． ＡＢ ７ ０神 经 网络 工 具 箱 进 行 仿 真 实 验 。 通 过调 整 网络隐层 、 出层 的传递 函数 ， 输 隐层 神经 元 个数 ， 网络 训 练 方 法 ， Ｌ Ｍ 算 法 的 Ｂ Ｂ ｃ 对 — Ｐ（ ａｋ Ｐ ｏ ａ ａｉｎ 模 型作 了训 练 速 度 、 测 精度 、 广 ｒｐ ｇ ｔ ） ｏ 预 推 能力 等性 能 的 比较 ， 该 网络 精 确 度 较 高 。但 也 使 应 该注 意 到 ， 神经 网络 还存 在一些 问题 ， 如训 练 样 本、 网络 结 构 、 过拟 合 问题 等 ， 因此 还 可 以做 进 一
度 。 实 验 仿 真 结 果 表 明 ， 方 法 预 测 短 期 电力 负荷 ， 以得 到 令 人 满 意 的训 练 速 度 及 预 测 精 度 。 此 可
关 键 词 ： 工 神 经 网络 ； 期 负 荷 预 测 ； Ｐ算 法 ； ｅｅ ｂｒ— ｒｕ ｒｔ 法 人 短 Ｂ Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ 算
法—— Ｌ ｖ ｎ ｅｇＭａｑ ａｄ ｅ ｅ ｂ ｒ — ｒｕ ｒｔ算 法 进 行 训 练 ， 提
高 了 电力负荷 预 测 的快 速 性 和 准 确性 ， 其非 常 使 适 合于人 工 神 经 网络 训 练 。对 中小 型 网络 而言 ，
该算 法 优势尤 其 突 出。 以某地 区负 荷有 功 功 率 的 数 据 为背 景 ， 用 运
化 的 方 法 。采 用 ＭＡＴ Ａ 的神 经 网络 工 具 箱 建 立 了一 个单 隐层 的 Ｂ Ｌ Ｂ Ｐ神 经 网 络 模 型 和 预 测 流 程 ， 用 ２ 个 采 ４ 输 人 人 工 神 经 网 络 模 型 预 测 每 天 的 整 点 负 荷 ， 且 讨 论 了如 何 进 一 步 通 过 改 变 网络 参 数 以 提 高 负 荷 预 测 精 并
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预测研究基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究摘要：随着电力系统的复杂化和电力需求的增加，准确预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预测进行了研究。
首先，通过分析电力系统负荷的特点，明确了研究的目标和意义。
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，对短期负荷预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预测中的应用效果，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言电力负荷预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，短期负荷预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断进步，神经网络作为一种强大的预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预测研究。
2. 神经网络的基本原理神经网络是由大量神经元相互连接而成的计算模型，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。
神经网络通过学习算法不断调整权重，以实现输入与输出之间的映射关系。
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. 短期负荷预测的关键问题3.1 数据采集和预处理电力负荷预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预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，输出变量为未来某个时间段内的负荷值。
基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析的开题报告
基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析的开题报告一、选题背景随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力作为现代社会重要的基础能源，对于经济和社会的发展起着非常重要的作用。
然而，由于人口的增加和社会经济的发展，电力需求量逐年增加，给电力系统带来了许多挑战，如电力供需平衡、系统稳定性等问题。
因此，为保障电力系统的正常运行，进行电力负荷预测尤为重要。
电力负荷预测是指通过对电力系统的历史负荷数据进行分析和处理，预测未来一段时间内的负荷，为电力系统的规划、调度和运行提供参考。
传统的电力负荷预测方法主要是基于统计学的时间序列分析方法，如回归分析、ARIMA、灰色预测等方法。
这些方法虽然具有一定的可靠性和稳定性，但受到多种因素的影响，预测精度较低，对于应对现代电力系统的复杂性和不确定性具有一定的局限性。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为一种新兴的数据挖掘和预测方法，具有良好的非线性建模能力和精准的预测能力，能够在复杂的电力系统中完成高精度的负荷预测。
有学者通过建立ANN模型进行电力负荷预测，取得了较好的效果。
但是，目前ANN模型在电力负荷预测中的应用还存在一些问题，需要进一步探索。
本文将基于人工神经网络，研究电力系统短期负荷预测的应用分析，从而为电力系统的规划、调度和运行提供更加可靠和精准的负荷预测方法。
二、研究内容和目标本文将以人工神经网络为基础，针对电力系统的短期负荷预测问题，进行研究，主要包含以下内容：1. 调研现有的电力负荷预测研究，分析其优缺点和不足之处。
2. 探究人工神经网络在电力负荷预测中的应用原理，包括神经元、网络拓扑结构、参数选择等方面。
3. 建立基于人工神经网络的电力负荷预测模型，包括数据预处理、网络结构设计、模型训练与测试等环节。
4. 对比不同模型，分析模型性能，确定模型的优化方案。
5. 实现模型并进行实际应用，验证模型在电力负荷预测中的可靠性和精度。
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。
基于人工神经网络的电力负荷预测方法研究
基于人工神经网络的电力负荷预测方法研究随着中国电力行业的发展，对电力负荷的准确预测越来越重要。
电力负荷预测是指在一定时间范围内，预测未来电力负荷的变化趋势和变化量，从而为电力行业的规划、调度、控制和评价等工作提供依据。
在电力行业和能源管理中，准确预测电力负荷具有极其重要的意义，能够实现优化电力资源分配和节能减排，提高电力供应效率，降低运行成本。
因此，电力负荷预测方法的研究备受关注，基于人工神经网络的电力负荷预测方法应运而生。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的数学模型，通常用来识别复杂的非线性关系模式。
神经网络模型一般由输入层、隐藏层和输出层构成，层与层之间通过连接权重相互联接。
通过训练神经网络，可以调整连接权重，使网络模型能够准确地预测未知数据的输出结果。
二、电力负荷预测方法的研究现状目前，电力负荷预测方法主要分为统计方法和基于人工智能的方法两类。
统计方法包括回归分析、时序分析和模型预测等经典方法，应用广泛，但存在一定的局限性。
基于人工智能的电力负荷预测方法主要包括神经网络、支持向量机、遗传算法等。
其中，基于神经网络的电力负荷预测方法具有智能化强、适应性强等优势，在电力工业中应用正逐渐增加。
三、基于人工神经网络的电力负荷预测方法研究1. 数据预处理电力负荷预测的前提是准确选择预测数据，而原始数据中包括许多不规律或无用数据，这就需要对原始数据进行处理。
数据预处理主要包括数据清洗、数据采样、数据归一化等。
2. 确定网络拓扑结构建立神经网络模型时需要确定的第一个问题是网络拓扑结构。
网络拓扑结构包括层数和神经元个数等，一般要根据预测问题的难度、数据量、精度要求等因素来确定。
3. 网络训练网络训练是指根据已知数据样本来调整网络连接权重的过程，目的是使网络输出的结果与样本真实输出的结果相符合。
常用的神经网络训练方法包括BP神经网络、RBF神经网络和ELM神经网络等。
4. 预测输出经过神经网络的学习和训练，可以根据输入样本数据获得神经网络的预测输出结果。
基于神经网络的短期电力负荷预测研究
基于神经网络的短期电力负荷预测研究摘要：随着电力供需关系的日益紧张和新能源的广泛应用，短期电力负荷预测变得至关重要。
传统的统计模型在电力负荷预测中存在一定的局限性，而神经网络作为一种非线性建模方法，具有较强的适应性和预测能力。
本文基于神经网络的方法，研究了短期电力负荷预测问题，并通过实证分析验证了该方法的有效性。
1. 引言短期电力负荷预测是电力系统调度和运营中的重要任务，是合理安排电力资源、保障电力供应的关键。
传统的统计模型如ARIMA、SARIMA等在电力负荷预测中得到了广泛应用，但这些模型往往无法很好地捕捉到非线性关系和复杂的动态变化，导致预测精度有限。
神经网络作为一种自适应非线性建模方法，通过学习样本中的模式和规律来预测未知数据的值，具有很强的适应能力和非线性拟合能力，因此在短期电力负荷预测中具有潜力。
本研究旨在探究基于神经网络的短期电力负荷预测方法，并通过实证验证其预测效果。
2. 神经网络模型神经网络是由多个神经元以及它们之间的连接构成的一个网络系统。
本研究使用多层感知器（MLP）作为预测模型，它是一种常见的前馈神经网络模型。
MLP包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的数量和神经元的个数可以根据实际问题进行调整。
在本研究中，输入层的节点表示历史负荷数据和其他相关因素，输出层的节点表示未来一段时间内的电力负荷。
隐藏层的神经元使用激活函数对输入进行非线性变换，通过学习样本数据的特征来对未知数据进行预测。
3. 数据处理和模型训练为了建立短期电力负荷预测模型，首先需要收集和处理相关的数据。
常见的输入因素包括历史负荷数据、温度、季节性等。
本研究选择了历史负荷数据和温度作为输入因素。
然后，将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的参数估计，测试集用于评估模型的预测能力。
为了提高模型的泛化性能，本研究采用了交叉验证的方法进行模型训练和调优。
在模型训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法。
本研究选择了均方误差（MSE）作为损失函数，用于衡量模型的预测误差。
基于人工神经网络的电力负荷预测研究
基于人工神经网络的电力负荷预测研究第一章引言随着经济的发展和人口的增长，对电力的需求越来越大。
如何准确地预测电力负荷是电力公司的一项重要工作。
传统的电力负荷预测方法通常采用时间序列分析或者回归分析。
但是这些方法在实际应用中存在一些局限性，如需要大量的历史数据、无法应对非线性和动态问题等。
而人工神经网络作为一种新型的非线性、非参数模型，可以有效地解决这些问题。
本研究旨在探讨基于人工神经网络的电力负荷预测方法，并通过实验验证该方法的可行性和准确性。
第二章人工神经网络2.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）是一种模拟人类大脑结构和功能的计算模型。
人工神经网络由大量的神经元（Neuron）组成，每个神经元之间相互连接，通过不同连接方式传递信息，最终实现特定的数据处理和分析功能。
2.2 人工神经网络的应用领域人工神经网络广泛应用于模式识别、数据挖掘、分类预测、图像处理等领域。
在电力工业中，人工神经网络主要应用于电力负荷预测、电力系统优化等方面。
第三章基于人工神经网络的电力负荷预测模型3.1 模型建立基于人工神经网络的电力负荷预测模型一般包括以下几个步骤：（1）数据收集和准备。
收集历史电力负荷数据以及可能影响电力负荷的因素数据，并对数据进行预处理。
（2）建立模型。
选择适当的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，确定不同层次之间的连接方式和权值。
（3）模型训练。
通过数据集对模型进行训练，调整神经元之间的权值，优化网络结构。
（4）模型测试和优化。
使用测试数据对模型进行评估，并对模型进行优化。
3.2 模型评估对于基于人工神经网络的电力负荷预测模型，评估其准确性是非常重要的。
通常使用均方根误差（RMSE）或者平均绝对误差（MAE）来评估模型的预测精度。
第四章实验结果及分析4.1 数据集本研究选取美国加利福尼亚州旧金山市2000年1月至2007年12月的月度电力负荷数据作为实验数据集。
基于人工神经网络的电力负荷预测
基于人工神经网络的电力负荷预测随着科技的不断进步，人工智能的应用越来越广泛，其中人工神经网络技术已经被广泛应用在各个领域，比如电力负荷预测。
电力负荷预测是指根据历史数据和未来影响因素的分析，对电力消耗量进行预测的一项技术。
而人工神经网络作为一种类比于神经系统的人工智能处理技术，可以通过学习历史数据和影响因素来预测未来电力负荷，具有很高的预测精度和准确性。
一、人工神经网络的特点人工神经网络是由具有自适应性的简单单元组成的信息处理系统，其结构类比于人类神经系统。
它具有以下几个特点：1、分布式处理人工神经网络的每个神经元单元都拥有自己的处理功能，而且有能力进行简单的判断和局部调整，单个神经元的行为仍然是远离人工智能的，必须与其他神经元单元集成在一起才能体现出人工智能处理系统的高效率和有效性。
2、自适应学习人工神经网络系统具有自组织和自适应学习的能力，能够针对输入的信号进行自动学习和调整，从而提高系统的工作效率和精度。
3、非线性映射由于人工神经网络是一个并行处理的系统，因此它具有非线性映射的功能，在处理非线性问题时可以更好地展现出优势。
4、容错性人工神经网络可以自动修复因外在因素引起的错误和干扰，从而具有较高的容错性和稳定性。
二、人工神经网络作为一种有效的电力负荷预测方法，已经广泛应用于许多电力公司和研究机构，成功解决了预测精度不足和计算量过大的问题，具体过程如下：1、数据预处理在进行电力负荷预测前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗，数据格式化和数据归一化等操作，得到具有规律性和可用性的数据集。
2、建立神经网络模型根据预处理后的数据，使用人工神经网络进行模型的建立，包括选择适当的神经网络结构、定义输入和输出变量及训练网络等步骤。
3、数据训练在确定好神经网络结构和输入输出变量之后，需要进行数据训练，利用历史数据和影响因素对神经网络进行学习和训练，使其能够具有较高的预测精度和准确性。
4、预测电力负荷根据所训练的神经网络模型，可根据外部因素，如天气、时间、季节等对未来电力负荷进行预测，从而准确预测电力需求和供给，为后续的电力调度和运行提供支持。
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PCA神经网络的电力系统短期负荷预测
基于PCA神经网络的电力系统短期负荷预测基于PCA神经网络的电力系统短期负荷预测随着电力系统的快速发展和电力需求的增加，准确预测电力负荷对电力系统运行和规划具有重要意义。
短期负荷预测在电力系统调度、电能交易、设备维护等方面都具有重要的应用价值。
然而，由于电力负荷具有复杂的非线性特性和时空变化的不确定性，正确预测电力负荷一直是一个具有挑战性的问题。
PCA（Principal Component Analysis）神经网络是一种结合了传统的统计分析方法和神经网络算法的预测模型。
它可以自动捕捉电力负荷数据的主要特征，并利用神经网络的非线性拟合能力来提高预测精度。
首先，我们需要收集历史的电力负荷数据作为训练集。
通过PCA分析，我们可以提取出主要的负荷特征，这些特征包括负荷的总体趋势、周期性变化以及影响负荷的外部因素。
PCA分析可以将原始的高维负荷数据降维到低维的主成分变量，从而简化了模型的复杂度。
接下来，我们利用神经网络对降维后的负荷特征进行建模。
神经网络是一种具有良好拟合能力的预测模型，可以通过学习历史数据中的模式和规律来预测未来的负荷。
在网络的输入层，我们将主成分变量作为输入特征，隐藏层和输出层的节点数可以根据实际情况进行设置。
通过反向传播算法进行训练，我们可以优化网络中的连接权重和阈值，提高预测的准确性。
在训练完成后，我们可以利用该模型对未来的负荷进行预测。
输入未来一段时间内的外部因素和过去的主成分变量，神经网络可以输出相应的负荷预测结果。
通过与实际观测值进行对比，评估预测的准确性，并进一步优化模型的参数，提高负荷预测的准确性。
基于PCA神经网络的电力系统短期负荷预测方法具有以下优点：首先，通过PCA分析，我们可以提取重要的负荷特征，减少了输入特征的维度，降低了模型复杂度，并能够更好地捕捉负荷数据的主要特征。
其次，神经网络能够对非线性关系进行建模，具有较强的拟合能力，可以适应复杂的负荷变化规律。
基于神经网络的短期负荷预测
本科毕业设计（论文）【摘要】电力用户是电力工业的服务对象，电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。
正确地预测电力负荷，既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。
长期以来，国内外学着对电力系统负荷预报进行了广泛而深入的研究，提出了许多有效的方法。
本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预测，主要进行了以下工作：1、了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。
2、本文讨论了影响负荷的各种因素。
建立了充分考虑各种因素的短期负荷预测模型，在输入变量中考虑了临近日负荷特点，以及各种气象因素，对输入负荷值进行归一化处理。
3、本文设计了基于BP神经网络并考虑节假日因素的短期负荷预测模型，有效提高了BP网络的收敛速度，并对气温数据进行归一化处理，考虑了气温对电力负荷的影响。
4、最后总结了利用matlab进行短期负荷预测的设计与实现，并比较了负荷的影响因素，阐述了电力系统短期负荷预测的发展前景。
关键词：神经网络；BP网络；短期负荷预测；matlab；【Abstract】The power user is the object of the electricity industry and the continuous growth of the electric load is the basis of the electric power industry development. Correctly predict the electricity load, the various departments of the national economy and people's lives both in order to ensure the unconditional supply adequate power needs of the electric power industry of their own health development needs.From now on, researchers have set many efficient measures and the popular neural network measure will be used in this thesis for load forecasting in power system. The main work included:1.Looking into the present condition of power system short—term load forecastingand summarizing research method in the world．2.This thesis analyzes every kind of factor which impacts load，and sets up the loadforecasting model that many factors are considered．In its input features，the load characteristic of near days and every kind of weather factors that considered．Then we unify the input variables，quantify the temperature．3.This thesis designs the load forecasting model consisting of variety of factorsbased on Back Propagation Network. It shortened training time and enhanced forecasting precision by considering the temperature factor and holidays factors.4.At last，summarizing the load forecasting work designed by matlab software，coming up with some improved proposals and introducing development possibility of short-term load forecasting of power system．Key Words: Neural Network; Back Propagation Network; short-term load forecasting; matlab目录目录 (3)1 绪论 (5)1.1 概述 (5)1.2 电力负荷预测的基本概念 (6)1.3 电力负荷预测的含义及意义 (6)1.4 本文所做的工作 (7)2 电力系统的负荷预测 (8)2.1 负荷的构成及特点 (8)2.2 负荷预测的分类及内容 (9)2.3 负荷预测的基本过程 (10)2.4 负荷预测的误差分析 (11)2.5 负荷预测国内外的研究现状及方法使用 (11)2.6 短期负荷预测的几种基本算法 (12)2.6.1 人工神经网络(ANN) 法 (12)2.6.2 专家系统法 (12)2.6.3 时间序列法 (13)2.6.4 灰色数学理论 (13)2.6.5 小波分析预测技术 (14)2.7 本章小结 (15)3 BP神经网络的基本理论 (16)3.1 神经网络的方法概述 (16)3.2 神经网络的特点及分类 (16)3.3 BP网络应用中的优缺点 (18)3.4 激活转移函数 (19)3.5 BP网络的学习规则 (21)3.6 BP网络的训练及其设计过程 (23)3.7 本章小结 (23)4 基于BP神经网络的短期负荷预测 (24)4.1 影响负荷预测因素的分析 (24)4.2 学习样本的选取 (25)4.3 基于神经网络下模型的建立 (25)4.3.1 负荷模型 (26)4.3.2 网络结构的确定 (26)4.3.3 基本实现步骤 (27)4.4 算例分析 (28)4.4.1 不考虑日期变量的情况下 (28)4.4.2 有日期变量的情况下 (31)4.4.3 有日期变量的情况下冬夏季节不同气温下的负荷比较 (34)4.5 本章小结 (35)5 本文总结 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录 (39)1 绪论1.1 概述电力工业是国民经济的基础工业。
基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测
基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测作者：李晶来源：《科学与技术》2018年第26期摘要：随着智能电网技术的发展，电网问题的管理变得尤为重要，负荷预测是电网管理的主要内容之一。
针对电力负荷预测随机性强、稳定性低、影响因素复杂等特点，具有非线性特性的神经网络可以极大地提高预测精度。
关键词：电力系统；负载预测；神经网络；反向传播算法引言电力系统负荷预测按预测的时间可分为长期、中期、短期、超短期以及特殊日，然而其中的短期负荷预测对电力系统来说有着很重要的地位，也是现有电力市场环境下编排发电计划、交易计划、调度计划的基础。
随着电力行业的发展，分布式电源的接入和电动汽车等新负荷的加入，电力系统负荷预测的精确度就显得尤其重要。
因此负荷预测成为了电网运行和管理的一个重要研究领域。
由于负荷预测在电网中占有很重要的地位，所以对负荷预测初始数据的处理、预测方法的选择就显得尤其的重要。
对短期负荷预测的研究已有很长的历史，国内外专家和学者在预测方面做了很多工作，提出很多预测模型。
1 负荷预测方法比较1.1 神经网络法目前神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译、自动驾驶等方面。
谷歌、百度、阿里等企业最主要的人工智能算法都是神经网络。
神经网络在能源领域大量应用于电力负荷预测、电力现货市场价格预测、风电发电预测等方面。
神经网络法在负荷预测上的应用主要分为人工神经网络和递归神经网络。
神经网络法选取过去一段时间的负荷作为训练样本，构建适宜的网络结构，用某种训练算法对网络进行训练，使其满足精度要求之后，此神经网络作为负荷预测模型。
神经网络对大量非结构性、非精确性规律具有自适应能力，能够信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算，具有很强的计算能力、复杂映射能力、容错能力及各种智能处理能力。
江西负荷预测表明，其短期负荷预测精度高于中长期预测精度，日前负荷预测精度可达99.3%，5年规划负荷预测精度约为95.4%。
1.2 模糊预测法模糊预测法是建立在模糊数学理论上的一种负荷预测技术，可以描述负荷预测中的一些关键因素，如天气状况的评判、经济发展的不确定性等。
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。
基于人工神经网络和互信息理论的电力系统短期负荷预测
基于人工神经网络和互信息理论的电力系统短期负荷预测摘要：长期以来，短期负荷预测（short-term load forecasting，STLF）一直是电力运行关注的问题，对制定经济、可靠、安全的电力系统运行策略起关键作用。
由于负荷时间序列具有非线性、非平稳性和非季节性等特点，准确预测负荷趋势具有很大的挑战性.关键词：人工神经网络;电力系统;短期负荷预测;引言电力系统负荷预测一般分为超短期、短期、中期、长期四类负荷预测，随着市场化改革的逐步推进，短期负荷预测的重要性日益提升。
近年来，国内外学者对于短期负荷预测进行了广泛的研究，围绕具体预测思路的差异，可将预测方法分为两类，其一是传统的时间序列分析方法，包括回归分析法、指数平滑法、多元线性回归法、卡尔曼滤波法等；其二是机器学习算法，由于其可以较好的解决负荷非线性的问题，受到了广泛的应用和研究。
目前已有较多机器学习算法在负荷预测领域应用，在这些方法上又存在着很多的改进算法，目前使用较多的方法有基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的预测方法、基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的预测方法、基于BP神经网络的预测方法等。
1基本理论通过对原始数据进行分析，可以得到一些影响负荷趋势的特征和因素。
为了收集最关键的影响因素，采用互信息法分析多个因素与电力负荷的相关性。
然后将分析结果大于阈值的因素数据作为预测变量输入到神经网络中。
下面将详细介绍MI算法和神经网络的结构。
1）互信息法.互信息（MI）主要用于描述两个变量之间的相关程度。
在本研究中，使用多元智能来测量不同因素变量与负荷之间的相关程度。
2）自组织特征映射神经网络.为避免传统聚类方法存在的求解复杂、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，采用改进后的SOFM神经网络3)对原始负荷数据进行特征挖掘、聚类。
SOFM神经网络由Kohonen提出，是一种无监督的学习网络，通过神经元之间的竞争实现大脑神经系统中的“近兴奋远抑制”功能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
选择 与 负荷相 关性 较高 的月 、日、时 间 、气 温 、风速 、湿度 和负荷 等作 为样 本输 入数 据 ，输 出数 据为预 测 对 象 日（１２月 ３日）的未来 ２４ ｈ短期 负荷 预测 值．样 本输 入 、输 出数 据 确定 后 ，对 其 进行 归 一 化处 理 ，将 数 据处 理 为在 区间 ［Ｏ，１］之 间的数 据．
微 电网的 负荷预 测是 微 电网能量 管理 系统 中的 重要组 成部 分 ，是 实现 微 电网智 能化 管理 的重要 前提 ，在 微 电网系统 的安 全 、稳 定和 经济运 行 中起 着 重要作 用 Ｌ２］．随 着 电力 负荷 预 测技 术 的发展 ，其 研 究 方法 不 断 更 新 和 多样化 ．近 年来 ，混 沌 时间序 列法 、人工 神经 网络 ，以及 支持 向量 机等方法 广 泛应用 于电力 系统 的负荷 预 测 研究 ，其 中神经 网络 被认为 是短 期负荷 预 测较为 理想 的方法 之 一．由 于独立 运 行 的微 电网 负载 单 一 、负 荷 小 ，导致 电网惯性较 小 、随机波 动性 较强 ，因此 传 统 的 预测 方 法 因 预测 精 度 低பைடு நூலகம்，不 适 合微 电 网 的短 期 负 荷 预 测 ．人 工神经 网络 方法 能够充 分逼 近任 意复杂 的非 线性 关 系 ，具有 极快 的学 习 收敛 速 度ｌ ＿３］，并 且 可 以不 必 预 先 知道输 入量 和预 测值 之间 的数学关 系 ，可 以方便 地考 虑 日期 、时 间 、气象 特征 等 对 微 电 网的 短期 负 荷产 生 影 响 的因素．
内 蒙 古 师 范 大 学 学 报 （自然 科 学 汉 文 版 ）
第 ４５卷
基 于 ＢＰ神经 网络 的微 电 网短期 负荷 预测模 型 ，由隐含层 的神 经元 数 （５到 ２０）依次 叠 加形 成 的 １６组 神 经 网络构 成 ，如图 １所示 ．通 过对 １６组 神经 网络分别 进 行 网络 训 练 ，得 到 最佳 网络 ，并 将 其 应用 于 某 偏 远地 区校 园微 电 网的短 期负 荷预 测． １．２ Ｍ ＡＴＩ ＡＢ仿 真
苏 尤 丽
（新 疆 财 经 大 学 计 算机 科 学 与 工程 学 院 ，新 疆 乌 鲁 木 齐 ８３００１２）
摘 要 ：根 据微 电 网 的 负荷 及 影 响 负荷 变化 因素 的 气 温 、气 象 特 征 等 数 据 ，建 立 了基 于 ＢＰ（误 差 反 向 传 播 ） 神 经 网络 和 ＲＢＦ（径 向基 函数 ）神 经 网 络 的 微 电 网 短 期 负 荷 预 测 模 型．通 过 ＭＡＴＬＡＢ仿 真 ，对 两 种 模 型 的 未 来 ２４ｈ短 期 负荷 预 测 进 行 比较 ，验 证 了 两 种模 型 的 有 效性 和 可 行性 ．仿 真 结 果 表 明 ，与 ＢＰ神 经 网络 相 比 ，ＲＢＦ神 经 网络 预 测 方 法 具 有 较 高 的 预 测精 度 和 较快 的 收 缩性 ，更 适 合 微 电 网 的短 期 负 荷 预 测 ．
关 键 词 ：微 电网 ；短 期 负 荷 预 测 ；ＢＰ神 经 网 络 ；ＲＢＦ神经 网 络 ；预 测 精 度 ；收缩 性 中 图 分 类 号 ：ＴＭ ７１５ ．１ 文献 标 志码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００１－８７３５（２０１６）０１－００４３－０３
微 电 网是 一种 将风 能 、太 阳能 等分布 式新 能源 、负荷 、储 能 装置 、变 流器 ，以及 监 控保 护 装 置有 机 地 整合 在 一起 的小 型发配 电系 统＿４］．作 为一 种新 型 的发 配 电系统 ，微 电网 已成 为大 电网不 可缺 少 的有 力 补充 ，并 能 够提 高 电网运 行 的可靠性 和经 济性．当外 电 网发 生故 障 时 ，可 以作为 备 用 电源 向 电 网提供 支 撑 ，也 可 以根 据 负荷 需求 独立 运行 ，保 证局 部供 电 的可靠 性．微 电 网不仅 能够 有 效解 决 分 布式新 能 源 的并 网问 题 ，而且 可 以 实现 电力 资源 的优化 分配 和现有 能源 的最 大化利 用．
第 ４５卷 第 １期 ２０１６年 １月
内 蒙 古师 范 大 学 学报 （自然科 学 汉 文 版 ）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｎｅｒ Ｍ ｏｎｇｏｌｉａ Ｎｏｒｍ ａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ）
Ｖ ｏ１．４５ Ｎ ｏ．１ Ｊａｎ．２０１６
基 于人 工 神 经 网络 的微 电网短 期 负 荷预 测
本文 采用 误差反 向传 播 （Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ）神 经 网络和径 向基 函数 （Ｒａｄｉａｌ—Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＲＢＦ）神 经 网络 ，分别建 立基 于 ＢＰ神 经 网络 和 ＲＢＦ神经 网络 的微 电网 短期 负 荷 预测 模 型 ，对某 偏 远 地 区 校 园微 电 网的短期 负荷进 行预 测分 析 ，为 偏远 地 区校园微 电 网的管 理提 供参 考．
１ 基 于 ＢＰ神 经 网络 的微 电 网短 期 负荷 预 测
１．１ 基 于 ＢＰ神 经 网 络 的 建 立 通常 ，电力 负荷需 求取 决于 月 、日、时 间和气 象特 征等 因素 ，若 在 短期 负荷 预测 中使用 神经 网络 ，则天 气 、
气 象特 征将 视为重 要 因素 ，尤 其每 小时 温度 在短期 负荷 预测 中起 着重 要作用 ．本 文用 于微 电 网的短期 负荷 预 测 数据 采用 某偏 远地 区校 园微 电网一年 间每小 时的负 荷数 据 ，以及 由该 地 区气 象数 据 采集 系统 观测 到 的同 年 每小 时 的温度 、风速 、湿度 等与短 期负 荷预 测相关 的数 据构 成．