神经网络负荷预测资料
基于神经网络的负荷预测研究
基于神经网络的负荷预测研究近年来，随着电力行业快速发展，负荷预测技术的研究和应用越来越广泛。
负荷预测是电力系统运行中非常关键的一环，可为电力系统的规划、运行和管理等提供有效的支持。
随着神经网络技术的不断发展和应用，基于神经网络的负荷预测研究成为了学术界和电力行业的热点之一。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种类似于人类神经系统的信息处理算法，并且被广泛运用在各种领域中。
在负荷预测中，神经网络可以用来预测未来某一时刻的负荷水平。
神经网络的基本组成部分包括神经元（neuron）、神经网络层（layer）和权重（weight）。
神经元是神经网络最基本的单元，负责接收和处理输入信号，并产生输出。
神经网络由多个神经元组成的层（hidden layer）互相连接而成，其中输入层和输出层是不包含隐藏神经元的。
每个连接的强度由权重所控制。
神经网络的训练通过对神经元间的权重进行优化，使神经网络能够更准确地预测负荷变化。
训练数据通常以历史负荷数据为依据，并且采用监督学习方式，即将训练集中的负荷数据和实际负荷数据用于网络的训练和优化。
二、神经网络在负荷预测中的应用神经网络在负荷预测领域得到了广泛的应用，尤其是针对长期、短期、超短期的负荷预测。
其中，长期负荷预测主要考虑负荷的季节性和年度变化趋势，如针对一个月或季度的负荷数据进行预测；短期负荷预测注重预测近期的负荷变化，如一天或一周内负荷的小时变化；超短期则是对即将到来的负荷进行实时预测，如下一个小时内的负荷变化。
一般情况下，神经网络的负荷预测模型可按照预测时间跨度的不同划分为三类。
长期负荷预测模型以月为预测单位，通常采用BP（Back Propagation）神经网络进行训练，能够准确地预测出某个季度的负荷水平。
短期负荷预测模型以小时为预测单位，通常采用RNN（Recurrent Neural Network）进行训练，可以准确地预测近期的负荷变化。
超短期负荷预测模型以分钟为单位进行预测，采用的通常是基于LSTM（Long Short-term Memory）的模型，反应速度和精度比长期和短期负荷预测更高。
GRU神经网络短期电力负荷预测研究
GRU神经网络短期电力负荷预测研究随着智能电网的快速发展，针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题，提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法，方法首先对输入的历史数据，包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码，从而将输入数据进行压缩，然后利用多层GRU构建神经网络，从而预测电力负荷，实例结果表明，将文本提出的电力负荷预测模型能有效预测电力负荷的日变化，与其它常用模型进行比对，预测误差更小，精度更高。
标签：智能电网；神经网络；电力负荷预测；栈式自编码Abstract：With the rapid development of smart grid， a short-term load forecasting method based on stack self-coding and GRU neural network is proposed. Methods the input historical data，including power load，weather information and holiday information，are compressed by stack self-coding，and then the neural network is constructed using multi-layer GRU to predict the power load. The results show that the proposed power load forecasting model can effectively predict the diurnal variation of power load，and compared with other commonly used models，the forecasting error is smaller and the accuracy is higher.Keywords：smart grid；neural network；power load forecasting；stack self-coding1 概述电力负荷预测包括长期电力负荷预测、中期电力负荷和短期电力负荷。
基于CNN-LSTM网络的电力负荷预测
摘要：为了及时掌握电力负荷的变动信息，就需要对电力负荷进行准确预测。
鉴于此，探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况。
CNN模型负责从输入信息中提取特征，LSTM模型利用CNN模型的输出信息进行负荷预测，最终得到预测结果。
选取西班牙公开的电力数据为实验数据，运用Python语言搭建预测模型，分别与CNN和LSTM单一模型进行对比，验证了所提组合预测模型的可靠性，其在电力短期负荷预测领域应用效果较好，可为供电部门电力规划提供理论依据。
关键词：短期负荷预测；长短期记忆网络（LSTM）；卷积神经网络（CNN）；CNN-LSTM引言准确的电力短期负荷预测可以保障智能电网环境的安全、经济和可靠运行。
不准确的电气电力短期负荷预测会降低电力系统的可靠性，甚至给电力系统带来安全隐患，从而影响发电计划制定，造成资源浪费和环境污染，难以实现碳达峰、碳中和目标。
在电力负荷预测领域，学者将预测方法分类，包括物理模型法、统计法和人工智能法。
物理模型法可以预测电力负荷，但其预测准确率低，很少被应用；统计法则过多地依赖于历史数据的周期性和异常值，面对复杂和非线性的电力负荷数据难以获得准确的预测结果。
因此，越来越多的学者将人工神经网络用于负荷预测领域，人工神经网络的自学习功能，可以根据数据情况随时调整模型参数，从而使预测结果更接近真实值。
一些发展中国家的电力部门仍然在用传统的统计方法如回归分析和自回归综合移动平均线法（ARIMA）进行负荷预测，从而制定发电计划和电力调度。
然而，在一些发达国家，人工智能的预测方法被广泛应用于电力短期负荷预测领域。
在1943年提出人工神经网络（ANN）并被应用于语音识别；在1982年提出循环神经网络（RNN）并应用于图像识别；用RNN模型实现了中长期电力负荷的精准预测；在1997年提出长短期记忆网络（LSTM），解决了RNN网络随时间反向传播中权重消失的问题并被应用于文字识别；用长短期记忆网络结合分位数回归法，提高了电力短期负荷预测效率；在1998年提出卷积神经网络（CNN）；提出一种卷积神经网络设置阈值模型，实现了异常用电检测；提出了改进的BP神经网络方法，提升了预测算法的健壮性；将CNN模型用于短期电力负荷预测，还考虑了一年中四季的特征，提高了预测的精度。
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RBF神经网络的负荷预测研究综述
廖 小红 于辉 （ １ ． 广东 科 技学 院 计算 机系 ； ２ ． 广东 电 网 东 莞 供电 局）
摘要 ： 负荷 预 测 是 实 现 电力 系统 优 化 运 行 的基 础 ， 对于 电力 系统 ，Ｘ ． Ｎ ） ， １ ≤ｉ ≤Ｎ ； Ｙ ＝（ Ｙ １ ， Ｙ ２ ， …， ｙ Ｎ ） ， 为期望输 出； Ｎ 为 训 的安 全 性 、 可 靠 性 和 经 济 性 都 有着 显 著 的 影 响。 Ｒ Ｂ Ｆ是 一 种 三 层 前 练 样本 个数 。 当神 经 网络输 入 为 Ｘ ． 时， 隐含层 第 节点 的
了展 望 。
输 出如 式（ １ ） 所 示１ ４ ］ 。
Ｇ（ Ｘ ｉ ， Ｃ ． ， １ ３ ＂ 。 ） ＝ ｅ ｘ ｐ ｆ ＼ —Ｌ 上 ２ 上Ｌ Ｌ ｌ ｏ ｊ 』
『 ＿ｌ Ｊ Ｘ— Ｃ ｌ ｌ ＼
（ １ ）
关 键词 ： 负 荷预 测
Ｒ Ｂ Ｆ 神经网络
电力 系统
Байду номын сангаас０ 引言
式中， Ｃ ＿ ＝ （ Ｃ ｊ １ ， Ｃ ｊ ２ ， …， Ｃ ｊ ） ， 为第 ｊ 个隐 含层 高 斯 函数 的 中心 ； ｏ； 为第 ｉ 个 隐含层 高斯 函数 的宽 度。
负荷预 测 是 实现 电力 系统 优 化运 行 的基 础 ， 对于 电力 对 于 全 体 输 入 学 习样 本 ， Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的输 出如 式 系统 的安 全性 、 可 靠性 和 经济 性都 有着 显著 影 Ⅱ 向 。 负荷预 （ ２） 所 示。 Ｍ 测是 指从 已知 的经 济 、社 会 发展 和 电力 系统 需 求 出发 ， 考 Ｙ ＝ Ｇ（ Ｘ， Ｃ ， ｏｉ ） Ｗ． ＋ ｅ （ ２ ） 意政 治 、 经济 、 气 候 等相 关 因素 ， 通 过 对历史 数 据 的分析 和 ｊ ＝ 。 一ｌ 。 研究 ， 探 索 事物 之 间 的内在 联 系和 发展 规 律 ， 以 未来 经济 式中， Ｗ； 为第 ｉ 个 隐层 节 点 与输 出层 之间 的 网络连 接 和社 会发 展 情 况 的预 测 结 果 为依 据 ， 对 未来 的 电力 需 求做 权， Ｍ 为 隐含 层 节点 数 ， ｅ为 拟合误 差。 出估计 和预 测川 。 相 关研 究 工作 已在 国 内广泛 开展 ， 其 研 究 ２ 基 于 ＲＢ Ｆ负 荷预 测相 关研 究 成果 已经广 泛应 用 到 电力 系统 实 际运行 维 护 当 中 ， 并 取得 文献 【 ４ 】 通 过建 立径 向基 （ Ｒ Ｂ Ｆ ） 神 经 网络和 自适 应神 经 了 良好 的经济 效益 。 网络 模糊 系统 （ ＡＮ Ｆ Ｉ ｓ ） ） ｆ Ｂ 结 合 的短期 负 荷预 测 模 型来 应 对 负荷 预 测 的 方法主 要 分为 两 大类 ， 分别 是 基于 参 数模 实时 电价 对短期 负荷 的影 响 。由于 固定 电价 时代 的预 测 方 型 预 测法和 基 于 非参数 模型 预 测 方法。 基 于参 数模 型 的预 法在 电价 敏感 环境 下 效 果不理 想 ， 文章 根据 近 期 实时 电价 测 方法主 要 有单 耗 法、 负荷 密度 法 、 电力 弹 性 系数 法、 回 归 的 变化应 用 ＡＮ ｎ ｓ系 统 对 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的 负荷 预 测结 果 模 型预 测 法 、 趋势 外 推预 测 法、 时 间序列 预 测法 等 ； 基 于 非 进行修 正 ， 提高预 测效 果。 参 数 模 型 预 测 方 法主 要 有 专 家 系统 法 、 模糊预测法、 灰 色 文献【 ５ 】 研 究 了基于 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的多变量 系统建模 。 预 测 法、 人 工神 经 网络预 测 法、 小 波 分析 预 测 法等 。 文章将 正 规化 正 交最 小 二乘算 法 引入 多输 入 多输 出 系统 ， Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络具 有 良好 的函数 逼近 功 能 ， 在 函数 回 归 进行相 关研 究 ，建 立 了基 于 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网络 的 多变 量 系统 上 表 现 出较 好 的性 能 ， 已被 广泛 应 用到人 工 智 能领 域 。在 的模型 。对 电厂单元 机组 负荷 系统 进行建 模仿 真研 究 的结 负 荷预 测 方面 ， Ｒ Ｂ Ｆ也 得 到 了广泛 的应 用。 本 文 的主 要工 果表 明 ， 用 该 方法 建 立 的多变 量热 工 系统 的 非线性 模 型是 作 是 整理 了主要 的基 于 Ｒ Ｂ Ｆ的 电力 负荷 研 究 内容 ，对存 有效 的 ， 具 有较 高 的辨识精 度和 较好 的泛 化 能力。 在 的问题进 行 了分析 ， 并 对 未来 的发展 进行 了展 望 。 文献 【 ６ 】 提 出了一种 基于 交 替梯 度 算法 的 Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网 本文 接下 来 的 内容 安排 如 下 ，第 二章 介绍 了 Ｒ Ｂ Ｆ神 络， 并将 之 应用 到负 荷预 测领 域 ， 取得 较 好 的效 果 。 通过 使 经 网络 的基 本原理 ，第 三章 对基 于 Ｒ Ｂ Ｆ的 电力 负荷 研 究 用交替 梯 度 算法来 优 化 Ｒ Ｂ Ｆ输 出层权 值 和 中心 与偏 差 值 进 行 了综述 ， 最 后给 出了总结 。 来 得到 改进 的 Ｒ Ｂ Ｆ算 法。与传 统梯 度下 降 算法相 比， 改进 １ ＲＢ Ｆ神经 网络 基本 原理 的 ＲＢ Ｆ算 法具 有更 高 的预 测精 度和 更 快 的 收敛 速度 。模 ＲＢ Ｆ网络 的结 构 与多层 前 向 网络类似 ，如 图 １所 示 ， 型综合 考 虑 了气象 数据 、 日类 型等 影 响负荷 变化 的多种 因 它 由三层 组成 ： 第 一层 为输入 层 ， 第 二层 为 隐含层 ， 第 三层 素， 实验 结 果表 明改进 的 Ｒ Ｂ Ｆ网络 算法具 有更优 的性 能 。 为输 出层㈤ 。 文献【 ７ 】 将Ｒ Ｂ Ｆ神 经 网 络和 专 家 系统相 结 合 ， 在 深 入 研 究天 气和 特殊 事 件对 电力 负 荷 的影 响 的基 础上 ， 提出了
基于神经网络的负荷预测技术在电力系统中的应用研究
基于神经网络的负荷预测技术在电力系统中的应用研究电力系统是现代社会的基础设施之一，保障了工业、商业和居民的日常用电需求。
然而，电力系统需要在瞬息万变的情况下保持平衡，包括负荷平衡、能源平衡和网络平衡等方面。
因此，在电力系统中进行负荷预测是至关重要的。
近年来，神经网络作为一种强大的模型，已经在电力系统的负荷预测中大放异彩。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人类大脑功能的算法，具有自适应、非线性和并行处理等特点，可以自我学习和优化模型。
神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元根据输入信号进行计算，并通过激活函数生成输出。
神经元之间的连接权重可以根据误差不断调整，从而优化模型性能。
神经网络可以分为前向神经网络、反向传播神经网络和递归神经网络等不同类型。
二、电力系统中的负荷预测电力系统中的负荷预测是指对未来一段时间内的负荷进行估计。
负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行和经济效益都非常重要。
传统的负荷预测方法基于时间序列分析、回归分析等统计方法，但这些方法需要大量的历史数据和专业知识，而且对于复杂的系统和非线性的关系难以拟合。
因此，神经网络作为一种自适应学习方法，逐渐应用于电力系统中的负荷预测。
三、基于神经网络的负荷预测算法基于神经网络的负荷预测算法通常包括以下步骤：数据预处理、特征提取、神经网络建模、模型训练和预测等阶段。
数据预处理主要涉及数据清洗、过滤和归一化等方法，以确保数据的准确性和一致性。
特征提取是将原始数据转换为可供神经网络处理的数据形式，常见的特征包括时间、天气、节假日和工作日等。
神经网络建模是将特征与输出负荷建立映射关系的过程，常见的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和FNN神经网络等。
模型训练是通过训练数据和误差反馈调整神经网络的连接权重，以优化模型性能。
最后，预测阶段是将模型应用于测试数据，进行负荷预测。
四、基于神经网络的负荷预测应用研究基于神经网络的负荷预测已被广泛应用于电力系统中，包括电力市场调度、电力负荷预测和电力安全评估等领域。
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。
基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南
基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南短期负荷预测在电力系统运行中起着至关重要的作用。
正确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电机组，优化电力供需平衡，提高电力系统的可靠性和经济性。
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）作为一种强大的建模工具，已经在负荷预测领域取得了很好的效果。
本文将介绍基于BNN方法进行短期负荷预测的指南。
首先，我们需要准备历史负荷数据作为训练样本。
这些历史负荷数据通常包括负荷的时间序列和对应的日期时间信息。
为了提高预测模型的准确性，我们可以考虑使用一些相关的影响因素作为特征变量，例如天气数据、季节性因素等。
接下来，我们需要选择一个合适的BNN模型结构。
BNN是一种基于神经网络的概率图模型，可以有效处理不确定性问题。
常见的BNN模型包括Bayesian Feedforward Neural Network（BFNN）、Bayesian Recurrent Neural Network（BRNN）等。
根据实际需求，选择一个适合的模型。
在训练BNN模型之前，我们需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括标准化、归一化等，以提高数据的可比性和模型的训练效果。
接着，我们可以使用一些常见的优化算法训练BNN模型，例如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam等。
在进行优化算法调参时，可以使用交叉验证的方法选择最优的参数配置。
训练好BNN模型后，我们可以进行负荷预测。
预测的输入是未来一段时间的特征变量，输出是对应时间段的负荷预测结果。
预测结果可以是点预测，也可以是概率分布预测。
最后，我们需要评估负荷预测的准确性。
常见的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsolute Error，MAE）等。
通过对预测准确性的评估，可以判断BNN模型的负荷预测效果，并进行相应的改进。
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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。
Y (d , t ) Y (d , t 1) (t ) Y (d , t ) Y (d , t 1) (t )
则
Y (d , t ) Y (d , t 1) Y (d , t 1) 2
(t ), (t ) 表示阈值。 Y (d , t ) 表示第d天t时刻的负荷值，
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。
（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
(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 )
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。
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
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Fra bibliotek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
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。
（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
( x 0) 1 f ( x) 1 ( x 0)
（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
( x 1) 1 1 f ( x) (1 x) (-1 x 1) 2 ( x 1) 1
（4）Sigmoid型传递函数
1 f ( x) 1 exp(x)
神经网络基本模型
神经网络基本模型
神经网络的分类
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 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：
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
(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。 Y (d , t ) m(t ) (t ) 如果： 则： Y (d , t ) m(t ) (t ) Y (d , t ) m(t )
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。