基于BP神经网络短期电力负荷预测论文
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。
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。
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。
基于改进BP神经网络的短期负荷预测技术研究
基于改进BP神经网络的短期负荷预测技术研究一、绪论电力系统的短期负荷预测是电力生产和调度的重要一环，它对于保障电网稳定运行、提高电力供应能力、节约能源资源具有至关重要的作用。
但是，由于影响短期负荷的因素较为复杂且难以准确预测，因此提高短期负荷预测的精度一直是电力系统研究的重要方向。
BP神经网络是一种常用的短期负荷预测方法，但其存在着过拟合、收敛速度慢等问题，因此本文从改进BP神经网络的角度出发，进行短期负荷预测技术研究。
二、基于GA-BP神经网络的短期负荷预测技术研究2.1 GA-BP神经网络模型BP神经网络由输入、隐层和输出层组成，通过误差反向传播算法进行训练。
但是，其参数设置和调整比较困难，容易陷入局部极小值而导致过拟合现象。
因此，本文引入遗传算法对BP神经网络进行改进，提出了一种GA-BP神经网络模型。
GA-BP神经网络模型由两部分组成：BP神经网络和遗传算法。
其中，遗传算法用于优化BP神经网络的权值和偏置。
2.2 GA-BP神经网络模型的流程GA-BP神经网络模型的流程分为以下五步：（1）网络初始化：对BP神经网络的权值和偏置进行初始化。
（2）编码、遗传和解码：使用二进制编码进行遗传算法操作，并通过解码获取新的BP神经网络权值和偏置。
（3）误差计算：输入短期负荷数据，通过GA-BP神经网络模型进行计算，并将误差进行反向传播。
（4）基因群体更新：根据适应度函数对基因群体进行筛选、交叉和变异，更新神经网络的权值和偏置。
（5）终止条件判断：如果达到预先设定的精度和迭代次数，则终止计算，否则继续进行第（2）步至第（5）步的迭代计算。
2.3 GA-BP神经网络模型的应用为验证GA-BP神经网络模型的有效性，本文选取了某电力系统2018年6月的15分钟负荷数据作为实验样本，其中前20天数据作为训练集，后5天数据作为测试集，采用GA-BP神经网络模型进行训练和测试。
实验结果表明，GA-BP神经网络模型相对于传统BP神经网络模型，其短期负荷预测精度有了明显提高，预测误差平均值从0.032下降到0.021，预测效果更加稳定和可靠。
基于小波—LMBP神经网络短期电力负荷预测研究
基于小波—LMBP神经网络短期电力负荷预测研究为了提高电力系统短期负荷预测精度，针对短期电力负荷具有随机性、不确定性和周期性的特点，提出基于小波分析和LMBP（Levenberg-Marquardt Back Propagation）神经网络组合模型预测方法，并经实际算例证明，该方法优越于单一LMBP神经网络预测模型和算法，是电力系统预测领域中一种提高预测精度的有效方法。
标签：电力系统；短期负荷预测；神经网络；小波分析1 引言电力负荷变化受气候、自然灾害、政治经济因素等多方面因素影响，这使得电力负荷的变化具有随机性和不确定性，影响预测精度[1]。
近年来，应用人工神经网络进行电力系统负荷预测已经发展成为一个很有潜力的研究方向。
但是人工神经网络的具有收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点[2]。
为了提高短期负荷的预测精度，本文以某地区（安顺市）城市电网历史负荷数据为背景，根据该地区的电力负荷特点建立了小波-LMBP神经网络组合模型进行短期负荷预测，并利用MATLAB软件平台进行仿真，仿真结果表明这种组合预测模型优于单独使用LMBP神经网络模型预测，能获得更加精确的预测结果。
2 理论基础2.1 小波分析小波分析同时具有时域和频域良好的局部性质，能将信号（时间序列）分解成多尺度成分，从而能够不断地聚集到所研究对象的任意微小细节[3]。
小波变换是用合适的母小波通过时间轴上的位移与放缩的幅度产生一系列的派生小波，用这一系列的小波对要分析的信号进行时间轴上的平移比较，从而获得用以表征信号与小波相似程度的小波系数[4] [5]。
本文引入离散小波变换的多分辨分析对电力负荷原始数据序列s0进行小波分解，深度为三尺度，最终得到4个分解而得的子序列，高频序列dl、d2、d3和低频序列c3，分解式为：s0=dl+d2+d3+c3，分解后的各分量和原负荷序列长度一样，并且反映了原负荷序列中不同的频率分量。
根据分解后的各子序列的特点的建立合适的预测模型进行预测，最后通过重构，得到完整的预测结果。
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。
- 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)。
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。
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。
3.隐含层的设计
对于bp网络，有一个非常重要的定理。
即对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的bp网络逼近，因而一个三层bp 网络就可以完成任意的n维到m维的映射。
隐层的神经元数目选择是一个十分复杂的问题，往往需要根据设计者的经验和多次试验来确定，因而不存在一个理想的解析式来表示。
隐含层的数目与问题的要求、输入/输出单元的数目都有着直接关系。
隐含层数目太多会导致学习时间过长、误差不一定最佳，也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本，因此一定存在一个最佳的隐单元数。
以下三个公式可用于选择最佳隐单元数时的参考公式。
3）n1=㏒2n,其中，n为输入单元数。
还有一种途径可用于确定隐单元数目。
首先使隐单元的数目可变，或者放入足够多的隐单元，通过学习将那些不起作用的隐单元剔除，直到不进而收缩为止。
同样，也可以在开始时放入比较少的神经元，学习到一定次数后，如果不成功则再增加隐单元的数目，直到达到比较合理的隐单元为止。
(4)建立网络。
短期负荷预测的神经网络结构同样如图1所示，为三层bp网络。
隐含层神经元的传输函数选用双曲正切函数，输出层中使用一个线性传递函数。
使用函数“newff’，建立bp网络: net=newff (minmax(p),[12,1],{‘tansig “purelin ‘}，’trainbp’);
(5)网络训练。
使用历史数据本月1-29天的每日每时实际负荷数据作为训练样本，使用语句为:
net.tranparam.epochs=1000;
net.tranparam.goal=0.01;
lp.lr=0.1;
net.tranparam.mu-dec=0.05;
[net,tr]=train (net,p,t);
训练步数为1000，误差0.01，学习速率0.1,μ初始值0.05;其余参数为默认值。
4.预测结果
网络训练结束，超过300步训练步数，网络达到误差要求。
用本月已知负荷值进行实际负荷预测，输入本月第30日输入矩阵(24点负荷值)，预测第31日负荷值，预测日负荷和实际日负荷对比见图2。
从实验预测结果计算出，其相对误差值最大为5.07％，最小为-4.28％，平均绝对误差百分比为0.45％。
5.结论
通过实际仿真可知，经过训练后的bp神经网络能够建立达到短期电力负荷预测的模型，可以看出系统预测精度良好，具有很好的非线性映射能力，对短期电力负荷预测能有一定的指导和借鉴作用，有进一步开发应用于实际在线预测的良好前景。
参考文献：
[1]飞思科技产品研发中心，神经网络与matlab7实现.北京：电子工业出版社，2005.3
[2]董长虹，神经网络与应.北京：国防工业出版社，2005.1.
[3]闻新，周露，王丹力等，matlab神经网络应用设计.北京：科学出版社，2000
“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以pdf格式阅读”。