毕业设计：基于BP神经网络的短期电力负荷预测(终稿)
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BP神经网络的电力系统负荷预报
基于ＢＰ神经网络的电力系统负荷预报高尚春（荆州电力调度通信中心，湖北荆州４３４０２０）［摘要】研究Ｔ．－￥－ｆ－ＢＰ网络在中电力负荷预测中的应用，通过神经网络对训练样本的学习，自动提取影响中长期电ｈ负荷的诸多因素。
从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力。
仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果。
［关键词］ＢＰ神经网络；电力系统；负荷预报１引言电力负荷预报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的作用，它已经成为电力系统中现代能量管理系统的一个主要组成部分，尤其是短期负荷预报对于系统运行和生产费用具有非常重大的影响。
负荷预报的误差将导致运行和生产费用的剧增，因此，如何提高短期预报的精度有着至关重要的作用。
负荷预测对电力系统控制、运行和计划都有着重要意义。
ＢＰ网络是系统预测中应用广泛的一种网络形式，本文采用ＢＰ神经网络对负荷值进行预报，着重介绍神经网络算法在日负荷预测中的应用。
２用电负荷的样本在预测日的前一天，每隔２小时对电力负荷进行１次测量，这样～天共测得１２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。
所以将前一天的实时负荷数据作为网络的样本数据。
目标向量是预测日当天的１２个负荷值，即一天中每个整点的电力负荷，输出变量就成为一个１２维的向量。
输入向量为预测日前一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地训练。
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。
即或者增加每天的测量点，或者把预测日前几日的负荷数据作为输入向量。
总之，样本的选取过程需要注意代表性、均衡性和用电负荷的自身特点，从而选择合理的训练样本。
３ＢＰ神经网络理论３．１ＢＰ神经网络的概念典型的ＢＰ神经网络结构如图１所示，它是一个由输入层、隐含层和输出层构成的三层前馈阶层网络，是网络的输入、输出向量。
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。
基于神经网络BP算法的局部电网短期负荷预测系统
ｄｏｉ:１０ ３９６９/ｊ ｉｓｓｎ １００８￣０１９８ ２０２０ ０２ ０１６基于神经网络ＢＰ算法的局部电网短期负荷预测系统邹治锐ꎬ高坤ꎬ朱伟ꎬ姚境ꎬ唐伟斌(国网湖南省电力有限公司常德供电公司ꎬ湖南常德４１５０００)摘㊀要:电网负荷受天气㊁节假日㊁生活方式等多方面影响ꎬ短期呈现随机性ꎬ长期来看ꎬ又有一定的规律可循ꎮ选择合适的短期负荷预测模型ꎬ将有利于提高短期负荷预测的准确率ꎬ极大方便调度机构的短期负荷预测工作ꎮ本文基于神经网络ＢＰ算法的局部电网短期负荷预测ꎬ通过采集局部电网数据样本ꎬ获得大量数组ꎬ再使用神经网络ＢＰ算法进行自适应学习ꎬ获取各因素与负荷之间的非线性关系ꎬ预测局部电网负荷变化趋势ꎬ提前调控电网方式ꎬ降低局部电网主变㊁线路运行风险ꎬ确保电网安全运行ꎮ关键词:短期负荷预测ꎻ局部电网ꎻ神经网络ꎻＢＰ算法ꎻＭＡＴＬＡＢ中图分类号:ＴＭ７１４㊀㊀文献标志码:Ｂ文章编号:１００８￣０１９８(２０２０)０２￣００７４￣０４收稿日期:２０１９￣１１￣２８㊀改回日期:２０２０￣０２￣１８ＤｅｓｉｇｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＳｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍＬｏａｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＴｏｏｌＢａｓｅｄｏｎＢＰＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｉｎＬｏｃａｌＧｒｉｄＺＯＵＺｈｉｒｕｉꎬＧＡＯＫｕｎꎬＺＨＵＷｅｉꎬＹＡＯＪｉｎｇꎬＴＡＮＧＷｅｉｂｉｎ(ＳｔａｔｅＧｒｉｄＣｈａｎｇｄｅＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＣｏｍｐａｎｙꎬＣｈａｎｇｄｅ４１５０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｌｏａｄｏｆｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｗｅａｔｈｅｒꎬｈｏｌｉｄａｙｓａｎｄｌｉｆｅｓｔｙｌｅꎬｗｈｉｃｈｉｓｒａｎｄｏｍｉｎｓｈｏｒｔｔｅｒｍａｎｄｒｅｇｕｌａｒｉｎｌｏｎｇｔｅｒｍ.Ｃｈｏｏｓｉｎｇａｓｕｉｔａｂｌｅｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｗｉｌｌｈｅｌｐｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｎｄｇｒｅａｔｌｙｆａｃｉｌｉｔａｔｅｔｈｅｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｗｏｒｋ.Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｔｏｏｌｂａｓｅｄｏｎＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄｔｏａｃｑｕｉｒｅａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｒａｙｓｂｙｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇｄａｔａｓａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｌｏｃａｌｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋ.Ｔｈｅｎｏｎ￣ｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｅａｃｈｆａｃｔｏｒａｎｄｌｏａｄｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｅｌｆ￣ａｄａｐｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ.Ｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｏｆｌｏａｄｉｎｌｏｃａｌｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄꎬｔｈｅｍｏｄｅｏｆｐｏｗｅｒｇｒｉｄｉｓｒｅｇｕｌａｔｅｄｉｎａｄｖａｎｃｅꎬｔｈｅｒｉｓｋｓｏｆｍａｉｎｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒａｎｄｌｉｎｅｏｐｅｒａｔｉｏｎａｒｅｒｅｄｕｃｅｄꎬａｎｄｔｈｅｓａｆｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｇｒｉｄｉｓｅｎｓｕｒｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇꎻｌｏｃａｌｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋꎻｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻＭＡＴＬＡＢ㊀㊀短期电网负荷受天气变化㊁节日类型㊁社会生活方式等各种因素影响ꎬ这些因素大部分看似呈现随机性ꎬ长期看却有一定规律可循[１]ꎮ随着科学技术的发展ꎬ天气预报准确率逐步提高ꎬ加之电力系统大数据信息的逐步完善ꎬ选择合适的短期负荷预测模型将有利于提高短期负荷预测的准确率ꎬ极大方便调度机构的短期负荷预测工作ꎮ常德电网在夏大㊁冬大运行方式下ꎬ负荷增长迅猛ꎬ可能对其供电局部区域即局部电网的主变㊁线路造成运行风险ꎬ相关主变㊁线路面临过载风险ꎮ为了确保设备安全运行ꎬ负荷增长不超过其承载力ꎬ需要提前对局部电网的主变㊁线路负荷进行智能预判ꎬ根据预判结果及时调节局部电网方式ꎬ保证主变㊁线路运行方式能随负荷变化做相应合理的变更ꎬ更好地提高设备利用率和供电可靠性ꎬ确保安全生产ꎮ因此ꎬ通过局部电网短期负荷预测ꎬ对常德电网迎峰４７ ㊀第４０卷第２期㊀湖㊀南㊀电㊀力㊀ＨＵＮＡＮＥＬＥＣＴＲＩＣＰＯＷＥＲ㊀２０２０年０４月度夏㊁迎峰度冬以及重要保电时期工作开展具有重要指导意义ꎮ１㊀局部电网短期负荷预测基本原理ＢＰ(ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ)算法人工神经网络(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓꎬ简写为ＡＮＮｓ)模型是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络数学模型ꎬ利用反向传播的方式不断调整网络的权值ꎬ将网络的误差平方和调整至最小[２]ꎮ模型通过自组织㊁自学习ꎬ不断调整内部大量节点之间相互连接的关系ꎬ适应环境㊁总结规律㊁完成某种运算㊁识别或过程控制ꎬ从而达到处理信息的目的[３]ꎮＢＰ神经网络模型拓扑结构有三层ꎬ分别为输入层㊁隐层和输出层ꎬ关系如图１所示ꎮ图１㊀ＢＰ神经网络结构局部电网短期负荷预测就是基于人工神经网络ＢＰ算法ꎬ将对局部电网负荷产生影响的历史负荷㊁气温㊁节假日等因素作为因子ꎬ并结合未来天气预报ꎬ达到预测局部电网负荷甚至单个变电站或线路负荷的效果ꎮ２㊀局部电网短期负荷预测功能实现２ １㊀系统结构局部电网短期负荷预测系统采用多层体系架构ꎬ如图２所示ꎬ具体体现为五个层次ꎮ图２㊀体系架构图展现层:包含了用户视图页面ꎬ嵌入式ＡＰＩꎬ视图和服务通过底层的ＳＤＫ和后端服务进行交互ꎮ整体架构基于ＭＶＶＭ＋思想设计ꎮ业务逻辑层:作为Ｖｉｅｗ层和ＶｉｅｗＭｏｄｅｌ层中间层对上提供数据给Ｖｉｅｗ层展示ꎬ对下负响应用户的交互ꎮ对象持久化层:负责系统业务数据封装ꎬ对上层提供业务封装后的接口提供数据实体支撑ꎮ数据层:采用ＳＱＬＩＴＥ数据库ꎮ服务层:通过ＭＡＴＬＡＢ工具包ꎬ对数据进行拟合计算ꎬ从而获得最佳拟合公式ꎮ软件框架基于成熟的ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔ架构ꎬ性能稳定㊁效率ꎮ数据接入采用持久化架构ꎬ能够接入多种主流数据库ꎮ２ ２㊀ＢＰ神经元网络设计利用ＭＡＴＬＡＢ编写ＢＰ神经元网络算法[４]ꎬ使用历史负荷数据㊁气温数据作为训练数据ꎬ不断训练ＢＰ神经元网络ꎬ从而训练出误差最小㊁符合预期范围内的ＢＰ神经元网络ꎮ设计过程分为六个步骤实现ꎮ步骤一:采集具有典型意义的且足够多的历史负荷数据ꎬ对历史负荷数据进行预处理ꎬ从中选出经过处理后的数据作为数据样本ꎮ对于常德电网每天最大㊁最小负荷数据用归一化处理后ꎬ加上后一天的天气特征值这样就形成一组历史数据样本ꎬ样本格式如:(常德电网某某变或设备Ｘ月Ｗ日最大负荷㊁最小负荷ꎬ常德电网某某地区Ｘ月Ｙ日最高温度㊁最低温度ꎬ星期几或节假日)ꎮ步骤二:创建ＢＰ神经网络模型ꎬ确定好学习速率㊁学习速率下降比例因子及训练次数等ꎮ步骤三:将上述一组数据样本分别代入到隐藏层的输出方程和输出层的输出向量方程ꎬ求出隐藏层输出量和输出层输出向量的值ꎬ完成人工神经网络的顺序传播过程ꎮ步骤四:由误差函数得出实际输出值与期望输出值之间的误差ꎬ再利用反向传播函数ꎬ对人工神经网络各层的连接权值进行校正ꎬ而后刷新所有的连接权值ꎬ完成人工神经网络的误差反向传播过程ꎮ步骤五:重新另取一组数据样本ꎬ重复步骤三和四的过程ꎬ直到所选的历史数据样本全部学习完毕ꎬ得到经过历史负荷数据样本训练和学习后的人工神经网络最终权重值ꎮ步骤六:检验学习后的误差是否满足要求ꎮ若５７ 第４０卷第２期㊀邹治锐等:基于神经网络ＢＰ算法的局部电网短期负荷预测系统２０２０年０４月不满足则重复上述过程ꎬ满足则保存人工神经网络经过训练与学习后的各层权重值ꎬ并形成最终的负荷预测模型ꎬ过程如图３所示ꎮ图３㊀人工神经网络训练与学习过程２ ３㊀Ｂ/Ｓ软件集成ＢＰ神经元网络设计局部电网短期负荷预测系统采用Ｂ/Ｓ集成模式ꎬ安装在服务器端上ꎬ负荷预测人员只要管理维护服务器即可ꎬ简单方便ꎮ将ＭＡＴＬＡＢ训练完成的ＢＰ神经元网络集成进ＪＡＶＡ软件[５]ꎮ用ＭＡＴＬＡＢ编写ｆｕｎｃｔｉｏｎ函数ꎬ调用训练完成的ＢＰ神经元网络ｍａｔ文件ꎬ将ｆｕｎｃｔｉｏｎ函数打包为ｊａｒ包ꎬ集成进ＪＡＶＡ软件ꎬ以供调用ꎮ２ ４㊀功能实现结合局部电网或变电站或线路历史负荷数据㊁历史气温数据㊁节假日等因素ꎬ综合运用文字ꎬ图表等手段ꎬ使信息展现具有良好的可视化效果ꎮ首页集中展现神经网络负荷以及历史负荷等方面信息ꎬ作为数据引导ꎬ其中包括:１)以电站为条件筛选ꎮ２)过去１０天的负荷实际值与预测值ꎮ３)过去１０天的气温实际值ꎮ４)未来５天的负荷预测值ꎮ５)未来５天的气温预测值(数据来自手动导入天气预报数据)ꎮ６)以ｋ线图的方式展示过去１０天以及未来５天的数据(其中包括预测负荷值)ꎬ图表导出ꎮ根据近１０天的负荷数据ꎬ调用ＭＡＴＬＡＢ神经网络算法预测未来５天的负荷ꎬ历史负荷㊁气温数据㊁预测值数据查询均可用图表化展示ꎮ３㊀应用效果以常德电网１１０ｋＶ中区变电站为例ꎬ利用局部电网短期负荷预测工具的ＢＰ神经元网络对历史负荷以及最高㊁最低气温进行因果关系训练ꎬ得到相应的控制因子ꎬ同时考虑节假日㊁工作日㊁休息日对负荷的影响ꎬ有针对性地调整节假日对负荷的影响力ꎬ针对每个变电站均需训练一个模型ꎬ保证负荷预测测的准确率ꎮ通过使用最近１０天的的负荷数据及气象数据ꎬ在根据未来的天气以及节假日信息ꎬ进过神经网络计算后ꎬ得到未来５天的负荷预测曲线ꎬ如图４所示ꎮ图４㊀负荷预测流程如图５所示ꎬ通过负荷预测工具的节假日管理模块提前录入节假日信息ꎬ选择所要预测的日期(如２０１９年８月６日)ꎬ读取该预测日期前１０天的历史实际负荷数据及历史实际气温数据ꎬ输入查询日期未来５天的最高㊁最低气温(手动导入天气预报数据)ꎮ图５㊀读取历史数据及输入预测气温值㊀㊀㊀㊀㊀(底纹部分)点击神经网络预测按钮ꎬ程序会搜索该日期是否为节假日并将日期自动转化为星期用以区分工作６７ 第４０卷第２期㊀湖㊀南㊀电㊀力２０２０年０４月日与休息日ꎮ通过神经网络算法计算后ꎬ获得预测日期５天负荷预测数据ꎮ如图６所示ꎬ实线表示预测负荷数据ꎬ虚线表示已经产生的实际负荷数据ꎬ通过对比发现预测数据与实际数据比较接近ꎮ当然也存在一定误差ꎬ这种误差没有严格的规律性ꎬ但从图中可以看出一般情况下越靠前的预测日期负荷预测相对精准写ꎬ误差相对较小ꎬ图中预测数据符合常德电网实际(一般情况下ꎬ工作日气温越高负荷相对越高ꎬ休息日在同等气温下负荷低于工作日)ꎬ从而检验了局部电网短期负荷预测工具具有实际可用性ꎮ(ａ)最高负荷预测值与实际值对比(ｂ)最低负荷预测值与实际值对比图６㊀负荷预测数据图表展示４ 结语基于神经网络ＢＰ算法的局部电网短期负荷预测系统对于气象预测的准确度依赖较大ꎬ在预测气温相对精准的情况下能较准确预估小区域电网内的负荷情况ꎮ若负荷预测区域的气温预测不够精准ꎬ将可能导致预测负荷误差较大ꎮ虽然该系统存在一些不完善的地方ꎬ但对调度机构人员日常工作仍有一定使用价值ꎮ该工具通过对于局部电网负荷甚至一个变电站或一条线路负荷变化趋势开展预测ꎬ可以方便调度机构人员提前预估设备是否存在重过载风险ꎬ为调度机构合理安排检修计划㊁及时调整电网方式提供参考ꎬ从而有效预控可能带来的风险ꎬ保障电网安全经济运行ꎮ参考文献[１]张雪峰ꎬ杨琪ꎬ邱仕义.电力负荷预测方法在地区供电部门的应用[Ｊ].湖南电力ꎬ２００３ꎬ２３(２):１１￣１３.[２]谢培元ꎬ曾次玲.基于神经网络的短期电价预测[Ｊ].湖南电力ꎬ２００４ꎬ２４(２):９￣１１.[３]杨洪明ꎬ白培林.基于遗传算法的人工神经网络负荷预报模型[Ｊ].湖南电力ꎬ２０００ꎬ２０(１):１５￣１６.[４]韩力群.人工神经网络理论㊁设计及应用[Ｍ].北京:化学工业出版社ꎬ２００２:４３￣５４.[５]李西泉ꎬ陈辉华ꎬ朱军飞ꎬ等.提高湖南电网短期负荷预测准确率的分析与思考[Ｊ].湖南电力ꎬ２００６ꎬ２６(２):１￣４.作者简介邹治锐(１９９０)ꎬ男ꎬ湖北鄂州人ꎬ工程师ꎬ硕士研究生ꎬ从事电网调度运行工作ꎮ７７ 第４０卷第２期㊀邹治锐等:基于神经网络ＢＰ算法的局部电网短期负荷预测系统２０２０年０４月。
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 （
- 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)。
毕业设计：基于BP神经网络的短期电力负荷预测（终稿）西安工业大学北方信息工程学院题目: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 B07030716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b07030716 1.毕业设计(论文)题目: 基于bp神经网络的短期电力负荷预测题目背景和意义: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2.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*? 实验(时数)或实习(天数): 100天*? 图纸(幅面和张数):A4×2 ? 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。
2 带*项可根据学科特点选填。
1I基于BP神经网络的短期电力负荷预测摘要负荷预测技术是近年来各国潜心研究的一个新领域，它对于电力系统的规划与运行、获得最好的经济效益，有重大的意义。
特别是电力科技与其它学科发展将会更加交融和促进。
利用人工神经网络方法来对电力负荷进行短期预测是一种常用而且非常有效的一个方法。
因此，与人工神经网络相关的一些预测算法就成为预测技术发展的一个重点。
本文首先对预测技术，人工神经网络及其应用于电力系统进行了一些理论基础的介绍和探讨工作，重点介绍了BP网络在负荷预测方面的一些知识及实际应用。
本文以实例为背景，详细论述了BP网络在电力负荷预测中的实际应用，并深入研究了在实际的系统中从输入模式的划分，隐节点的选取，权值的修改，学习率的调整等实际的问题。
对于节假日的负荷，本文对其进行另外的讨论。
最后用MATLAB仿真得到预测结果并分析了预测结果。
关键词:电力系统;短期负荷预测;BP;人工神经网络1IIShort-Term Electric Power Load Forecasting Based onNeural Network MODELAbstractLoad forecasting technology is a new field in which many countries research with great concentration in recent few years. Load forecasting technology plays an important role not only in the design and running inpower system but also in the increase of economical benefit. Short-term Load prediction based on artificial neural network is a common but most efficacious method. So some forecasting algorithms attached to ANN begin to be a promising and important field in the development of prediction technology.The paper primarily explicated some algorithms about prediction in EMS. Firstly,the background and development of prediction technology are introduced and then some introduction of basic theory and research work have been done about how to apply ANN to prediction technology, during which HP network and BP network are introduced importantly and then some improvement about the application of ANN to prediction technology is given. With an example the paper explicitly discusses the application of BP network in load prediction and has a deep research in patterndivision of inputting, the selection on the number of the hidden layer, the modifying of weight, the adjustment of the speed of the study and etc. In the paper, a new and sufficient method about the selection of the training sample is proposed and also the division of inputting in festivals is operated with a new method by using interpolation. Besides, in the paper, the longest predicable time is studied theoretically and practically operated. The compare of the two kinds of network and their respective privilege and limitations is the emphasis in the paper.The paper cites chaos theory to predict technology. In the end the paper give some prospects and hypothesis on the prediction.Key words:Power System;Short-Term Load Forecasting(STLF); BP; Artificial NeuralNetwork(ANN)1III目录1 绪论 ..................................................................... ................................ 1 1.1 负荷预测的目的和意义 ..................................................................... ............... 1 1.2 国内外研究现状 ..................................................................... ........................... 1 1.3 本文主要研究内容 ..................................................................... ....................... 2 2 电力负荷预测分析 ..................................................................... ........... 4 2.1电力系统负荷预测的分类和特点......................................................................42.1.1电力系统负荷预测的分类 ..................................................................... (4)2.1.2电力系统负荷预测的特点和基本原理 (4)2.1.3电力负荷预测的影响因素 ..................................................................... (5)2.1.4电力负荷预测的要求...................................................................... ............. 6 2.2 短期电力负荷预测的主要方法及模型 ............................................................. 6 2.3 预测方法比较 ..................................................................... ..............................10 3 人工神经网络 ..................................................................... ................. 11 3.1神经网络的发展概述 ..................................................................... ................... 11 3.2 神经网络的特点 ..................................................................... ..........................12 3.3神经网络学习控制 ..................................................................... .......................12 3.4神经网络非线性控制 ..................................................................... ...................13 3.5神经网络用于预测技术 ..................................................................... ...............13 4 BP神经网络...................................................................... ................... 15 4.1 BP神经网络结构 ..................................................................... ........................15 4.2 BP神经网络的学习方式...................................................................... ............15 4.3 BP算法的数学描述 ..................................................................... .. (16)4.3.1 网络误差与权值的调整分析 .....................................................................164.3.2 BP 算法推导对于输出层 ..................................................................... .....17 4.4 BP神经网络的主要特点...................................................................... ............18 5 系统设计与实现 ..................................................................... ............. 20 5.1 具体实例分析 ..................................................................... ..............................20 5.2 输入/输出变量设计 ..................................................................... ....................21 5.3 BP网络仿真设计 ..................................................................... (22)1IV5.4 预测结果分析 ..................................................................... ..............................27 5.5 MATLAB 简介 ..................................................................... ............................27 6 结论与展望 ..................................................................... ..................... 29 6.1 结论 ..................................................................... .............................................29 6.2 展望 ..................................................................... .............................................29 参考文献 ..................................................................... . (31)致谢 ..................................................................... .. (32)毕业设计(论文)知识产权声明 .......................................................... 33 毕业设计(论文)独创性声明 (34)1V1 绪论1 绪论1.1负荷预测的目的和意义电力系统的基本作用是尽可能经济地为各类用户提供可靠且合乎标准要求的电能，适应实际负荷需求和变化。