基于BP神经网络电力负荷预测
最新基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究
精品资料基于B P神经网络的电力系统负荷预测研究........................................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。
电力系统的正确调度、规划和运行都离不开电力负荷预报,准确的负荷预报不仅对电力系统的安全、可靠、经济运行起着重要作用,同时也是潜在节约能源的方法[1]。
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。
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
摘要： 为提 高 电力系统 负 荷 预测的精度 ， 在传统 的 Ｂ Ｐ 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 ： Ｂ Ｐ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 × Ｊ Ｔ ｅ
２实 验 验 证
２ ． １ 改进 的 Ｂ Ｐ网 络 模 型 效 果 验 证
通 过 实例 对 此 说 明 。 １ Ｂ Ｐ神 经 网络 算 法 的改 进
２ ． ２对 比结 果分析 传统的 Ｂ Ｐ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神经网络在短期电力负荷预测中的应用
BP神经网络在短期电力负荷预测中的应用短期电力负荷预测是有效保障电力系统稳定运行的前提和基础，因此进行短期电力负荷研究是具有重要意义的。
本文介绍了短期电力负荷预测的主要研究方法，给出了基于BP神经网络的组合预测方法，并给出了进一步的研究方向。
关键字：短期电力负荷预测，BP神经网络，组合预测1 短期电力负荷预测概述短期的电力负荷预测作为电力负荷预测中非常重要的组成部分，其主要用来预测某日内的每个时刻的负荷值或日用电量，其研究的意义主要体现在以下几个方面[1]：（1）短期的电力负荷预测能为供电系统相关部门合理制定购电计划提供依据，同时也能为发电系统相关部门合理规划发电计划、合理安排发电机组启停和检修提供依据。
（2）在电力系统逐步走向市场化的趋势下，只有制定出的实时电价具有较强的竞争力，才能使发电公司获得比较好的经济效益。
（3）当供电部门和发电部门所处地区不相邻时，往往需要由连接其所在区域的中间电网来承担电力的转运业务，短期电力负荷预测的结果可以为合理制定转运调度计划提供依据。
（4）由于电价和负荷的使用情况有一定的关系，当用电负荷达到高峰时，电价会相应的高一些，反之，当用电负荷处于低谷时，电价相应的会低一些。
2短期电力负荷预测研究现状从二十世纪六、七十年代到现在，随着人们对电力负荷预测重要性的逐步认识，很多的方法和模型被运用到了短期电力负荷预测领域，这些方法及模型大致可分为三类：（1）传统预测方法以数理统计和微积分等传统数学理论为基础，在较严格的条件限制和严谨的数学推导的基础上，建立起數据间的主观模型，据此主观模型来进行相关的计算和预测。
传统的预测方法主要包括回归分析法、时间序列法等[2-3]。
（2）现代预测方法以人工智能、新兴的信号分析方法等相关理论为基础，这类预测方法的预测精度更高、也更智能。
现代预测方法主要包括：人工神经网络、专家系统、支持向量机、混沌时间序列、小波分析法等[4-6]。
（3）基于组合思想的预测方法组合预测的概念大致可分为两种：一种是通过加权平均的方法对几种不同预测方法得到的预测结果进行综合。
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。
- 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)。
本科生毕业设计说明书（毕业论文）
题目：基于BP神经网络的
电力系统短期负荷预测
专业：电气工程及其自动化
基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测
摘要
电力系统短期负荷预测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作用，它已成为电力系统中现代能量管理系统的一个重要组成部分。
负荷预测的误差将导致运行和生产费用的剧增，因此，精确的预测就成了电力工作者和科技人员致力解决的问题。
电力系统负荷变化受多方面影响，一方面，负荷变化存在着未知不确定因素引起的波动；另一方面，又有周期变化的规律性，这使得负荷曲线具有相似性。
同时，由于受天气、节假日等特殊情况的影响，又使负荷变化出现差异，呈现强烈的非线性特性。
本文提出了一种基于BP神经网络的预测方法，这种方法的最大优点就是对大量的非线性特性、非准确性规律具有自适应功能。
本文主要针对BP神经网络应用于电力系统短期负荷预测做了进一步的研究,并通过MATLAB设计BP神经
网络，仿真结果表明BP神经网络在短期负荷预测中的应用是可行的，能较好的反映负荷预测的非线性特性，但由于本文没有考虑气候，温度，节假日等因素的数据，做出来的仿真结果并不令人十分满意，不过依然可以肯定BP神经网络依然优于传统的预测方法，是一个有待于我们去研究和开发的新领域。
关键词：电力系统；BP神经网络；短期负荷预测
Based on BP neural network power system
Short-term load forecasting
Abstract
Short-term load forecasting in real-time power system control and to ensure economic, safe and reliable operation plays an important role, it has become a modern power system energy management system is an important component. Load forecasting errors will lead to sharp increase in operating and production costs, therefore, accurately predict the power to become the workers and technical personnel to address the problem.
Various power system affected by the load change, on the one hand, there is the unknown load change caused by fluctuations in uncertainty; the other hand, there are periodic changes in the laws, which makes a similar load curve. At the same time, due to weather, holidays and other special circumstances of, and differences in the load changes occur, showing a strong nonlinearity.
In this paper, BP neural network based prediction method, the biggest advantage of this approach is that the nonlinear characteristics of a large number of non-accuracy of the law of adaptive function. In this paper, BP neural network for short term load forecasting in power system to do further research and design BP neural network through the MATLAB , simulation results show that BP neural network in the short-term load forecasting is feasible, and can better reflect the load predict the nonlinear characteristics, but because this article does not consider the climate, temperature, holidays and other factors, the data, so it is not very satisfactory simulation results, but still certainly better than the traditional prediction ,and it is a need to be us to new areas of research and development.
Keywords：Power Systems; BP neural network; Short-term Load forecasting;
目录
基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测 (II)
摘要 (II)
Abstract ........................................................................................................................ I II 第一章绪论 (1)
1.1 课题背景和意义 (1)
1.2 现有的电力负荷预测方法综述 (1)
1.3 基于神经网络的负荷预测技术研究现状及存在的问题 (4)
1.4 本文的主要内容及结构 (5)
第二章 BP神经网络的基本原理 (7)
2.1 引言 (7)
2.2 BP神经网络的基本原理 (7)
2.3 BP神经网络的主要缺点及改进 (14)
2.3.1 BP算法的优点 (14)
2.3.2 BP算法的缺点 (15)
2.3.3 BP算法的改进 (16)
2.4 本章小结 (17)
第三章负荷预测的概述 (18)
3.1 引言 (18)
3.2 负荷预测的组成及作用 (18)
3.3 短期负荷特性分析 (20)
3.4 短期负荷预测的模型 (21)
3.4.1 短期负荷预测模型要求 (21)
3.4.2 短期负荷预测的基本模型 (22)
3.4.3 本论文中短期负荷预测的模型 (23)
3.5 本章小结 (24)
第四章电力系统短期负荷预测的MATLAB实现 (25)
4.1引言 (25)
4.2神经网络预测模型 (25)
4.2.1样本集的设计 (25)
4.2.2网络结构设计 (25)
4.2.3参数的选择 (27)
4.2.4输入输出数据预处理 (28)
4.3 MATLAB 仿真实现 (30)
4.3.1 实例分析 (30)
4.3.2 仿真结果 (33)
4.4本章小结 (35)
结论 (36)
参考文献 (37)
附录 (38)
致谢 (42)。