基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究

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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

王善磊河海大学能源与电气学院
摘要：为提高电力系统负荷预测的精度，在传统的ＢＰ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：ＢＰ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 × ＪＴｅ
２实验验证
２．１改进的ＢＰ网络模型效果验证
通过实例对此说明。１ＢＰ神经网络算法的改进
２．２对比结果分析传统的ＢＰ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。

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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。

1.1 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:不准确性,条件性,时间性,多方案性,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[3]。

1.2 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: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;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;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。

2 bp神经网络模型
bp网络(back-propagation network),即反向传播网络,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。

它利用误差反向传播算法对网络进行训练。

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实验来确定,因而不存在一个理想的解析式来表示。

隐单元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。

隐单元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4个公式可以用于选择最佳隐单元数时的参考公式。

(1),其中,k为样本数量,为隐单元数,n为输入单元数。

如果i＞n1,。

(2),m为输出神经元数,n为输入单元数,a为[1,10]之间的常数。

(3)n1=log2n,n为输入单元数。

(4)n1=2n+1,n为输入层神经元个数。

3 工程应用
表1是岳阳县电网2008年1月-2010年3月的月最大电力负荷及月平均气温,我们用2008年1月-2009年12年的样本数据值来预测2010年前3个月的电力负荷,并与实际用电量进行比较。

3.1 bp神经网络模型
网络类型:采用bp网络可以直接实现输入参数与电力负荷之间的
非线性映射。

网络层数:单隐层的bp网络可以以任意精度实现任意复杂的由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。

输入输出向量的确定:将岳阳县地区2008年1月至2009年9月的每月最大电力负荷和月平均气温值作为训练样本,且将第1月负荷、第2月负荷、第3月负荷、第4月气温、第5月气温以及第6月气温作为神经元的输入因子。

隐层神经元个数:隐层节点数的确定采用“试凑法”,先按经验公式确定一个较少的隐单元数,学习到一定次数后,如果不成功则再增
加隐单元的数目,直至达到比较合理(网络收敛精度较高)的隐单元数目为止。

传递函数:输入层与隐层之间的传递函数采用s型双曲正切函数(tansig),隐层与输出层之间传递函数采用logsig。

训练算法:采用levenberg-marquardt(l-m)规则训练网络,可大大减少训练时间。

该网络的输入层的神经元个数为6,根据隐含层设计经验公式,以及考虑本问题的实际情况,网络的隐层神经元个数应该在6～25之间。

因此设计一个隐含层神经元数目可变的bp网络,通过误差对比,确定最佳的隐含层神经元个数,并检验隐含层神经元个数对网络性能的影响。

在样本中,网络的输入是一个6维的向量,这些数量具有不同的单
位和量级,所以在输入神经网络之前应该首先进行归一化处理,将
数据处理为区间[0,1]之间的数据。

输入向量:p=
[0.5775,0.6386,0.5770,0.1680,0.2150,0.2570
0.5380, 0.5456, 0.6071, 0.2910, 0.2850, 0.2370
0.6889, 0.7137, 0.6911, 0.1820, 0.1130, 0.0670
0.6092, 0.6221, 0.7250, 0.0440, 0.0590, 0.1050
0.7558, 0.6941, 0.6857, 0.1700, 0.2200, 0.2560
0.6941, 0.6017, 0.7188, 0.2890, 0.2860, 0.2360]’,
输出向量:t=
[ 0.5380, 0.5456, 0.6071; 0.6889, 0.7137, 0.6911;
0.6092, 0.6221, 0.7250; 0.7558, 0.6941, 0.6857;
0.6941, 0.6017, 0.7188; 0.8387, 0.8149, 0.8071]’。

在经过2000次训练之后,隐含层神经元为17的神经网络对函数的逼近效果最好,因为它的误差最小,而且网络经过17次训练就达到了目标误差。

当隐含层神经元数目为17时,网络的逼近误差为0.0060。

训练好的网络还需要进行测试才可以判定是否可以投入实际应用。

现将2009年7月至12月的每月最大电力负荷和月平均气温值作为测试样本,对网络进行检验。

程序代码如下:
p_test=[ 0.8387, 0.8149, 0.8071, 0.1810, 0.1210, 0.0650]’; t_test=[ 0.7129, 0.8734, 0.8363]’; y=sim(net,p_test)。

运行结果y=[0.7299, 0.8712, 0.8534],可见网络诊断值和真实值
之间的误差是非常小的。

按照欧式范数理论,计算网络测试误差为0.0242,可以看出,该误差是非常小的。

因此,可以判定,经过训练后,网络是完全可以满足中期电力负荷预测要求的。

3.2 负荷预测
对岳阳县2010年前3个月的电力负荷进行预测,输入向量为:
p’=[0.7129, 0.8734, 0.8363, 0.0450, 0.0610, 0.1070]’
这里利用仿真函数sim来计算网络的输出,得到的结果为[0.8592, 0.8109, 0.7689]。

对比这一季度的实际用电负荷,发现神经网络的预测结果与实际值相差很小,可以认为该网络模型达到了满意的精度。

4 结语
本文探讨了人工神经网络技术应用于电力系统中期负荷预测的基
本原理,利用matlab编制了相应的程序,提出一种基于bp网络的负荷预测方法,通过工程应用对岳阳县地区2010年第一季度的用电负荷进行较准确的预测,进一步验证了采用该方法对电力负荷预测的可行性及可靠性。

参考文献
[1] 高强,王胜,徐建源.基于人工神经网络的中期电力负荷预测研究[j].沈阳工业大学学报.2004,26(1):41～43.
[2] d.c.park,m.a.el-sharkawi,r.j. marks,etal.electric load forecasting using an artificial neural network[j].ieee
trans on power system, 1991,6(2):442～449.
[3] 吕彬,曾洁.基于bp神经网络的电力负荷预测研究[j].现代现代商贸工业.2009,21:253～254.
[4] 赵宇红,胡玲,刘旭宁.人工神经网络在电力负荷预测上的分析与探讨[j].科技创新导报,2011,2.
[5] 储琳琳,郭纯生.浅析bp神经网络算法的改进和优化[j].科技创新导报,2009,12.。