基于人工神经网络的负荷预测 1.人工神经网络概述 人工神经网络类似于一个“多输入－多输出”的黑匣子，由一些能并行操作的简单单元组成，整个网络的功能是由单元之间的互连所决定的。 人工神经网络是通过“训练－调整－再训练－再调整”的过程，使得一个特定的输入能够通过网络得到一个特定的输出，其实质是通过调整单元之间的相互影响参数。其结构如下图1： 图1 神经网络结构图 2.题目要求及说明： 以广东某城市的2004年7月20日到7月30日的负荷值以及2004年7月 21日到7月31日的气象特征状态作为网络的训练样本，来预测7月31日的电
2.程序源代码 P=[0.2452 0.1466 0.1314 0.2243 0.5523 0.6642 0.7015 0.6981 0.6821 0.6945 0.7549 0.8215 0.2415 0.3027 0; 0.2217 0.1581 0.1408 0.2304 0.5134 0.5312 0.6819 0.7125 0.7265 0.6847 0.7826 0.8325 0.2385 0.3125 0; 0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156 0.2216 0.2701 1; 0.2016 0.1105 0.1243 0.1978 0.5021 0.5232 0.6819 0.6952 0.7015 0.6825 0.7825 0.7895 0.2352 0.2506 0.5; 0.2115 0.1201 0.1312 0.2019 0.5532 0.5736 0.7029 0.7032 0.7189 0.7019 0.7965 0.8025 0.2542 0.3125 0; 0.2335 0.1322 0.1534 0.2214 0.5623 0.5827 0.7198 0.7276 0.7359 0.7506 0.8092 0.8221 0.2601 0.3198 0; 0.2368 0.1432 0.1653 0.2205 0.5823 0.5971 0.7136 0.7129 0.7263 0.7153 0.8091 0.8217 0.2579 0.3099 0; 0.2342 0.1368 0.1602 0.2131 0.5726 0.5822 0.7101 0.7098 0.7127 0.7121 0.7995 0.8126 0.2301 0.2867 0.5; 0.2113 0.1212 0.1305 0.1819 0.4952 0.5312 0.6886 0.6898 0.6999 0.7323 0.7721 0.7956 0.2234 0.2799 1; 0.2005 0.1121 0.1207 0.1605 0.4556 0.5022 0.6553 0.6673 0.6798 0.7023 0.7521 0.7756 0.2314 0.2977 0]'; T=[0.2217 0.1581 0.1408 0.2304 0.5134 0.5312 0.6819 0.7125 0.7265 0.6847 0.7826 0.8325; 0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156; 0.2016 0.1105 0.1243 0.1978 0.5021 0.5232 0.6819 0.6952 0.7015 0.6825
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
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。神经网络的优点在于它具有模拟多变量而不需要对输入变量做复杂的相关假定的能力。它不依靠专家经验，只利用观察到的数据，可以从练习过程中通过学习来抽取和逼近隐含的输入/输出非线性关系。近年来的研究表明，相对于前两种方法，利用神经网络技术进行电力系统短期负荷预告可获得更高的精度。本文主要采纳BP神经网络来对电力系统短期负荷进行猜测。 2BP神将网络 2.1BP学习算法的思想 BP算法的基本思想是，学习过程由暗号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出（教师暗号）不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差暗号，此误差暗号即作为修正各单元权值的依据。这种暗号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习练习过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行预先预定的学习次数为止。 2.2BP神经网络的组成及作用
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。 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。
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;
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/695760034.html, 基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测作者：李晶 来源：《科学与技术》2018年第26期 摘要：随着智能电网技术的发展，电网问题的管理变得尤为重要，负荷预测是电网管理的主要内容之一。针对电力负荷预测随机性强、稳定性低、影响因素复杂等特点，具有非线性特性的神经网络可以极大地提高预测精度。 关键词：电力系统；负载预测；神经网络；反向传播算法 引言 电力系统负荷预测按预测的时间可分为长期、中期、短期、超短期以及特殊日，然而其中的短期负荷预测对电力系统来说有着很重要的地位，也是现有电力市场环境下编排发电计划、交易计划、调度计划的基础。随着电力行业的发展，分布式电源的接入和电动汽车等新负荷的加入，电力系统负荷预测的精确度就显得尤其重要。因此负荷预测成为了电网运行和管理的一个重要研究领域。由于负荷预测在电网中占有很重要的地位，所以对负荷预测初始数据的处理、预测方法的选择就显得尤其的重要。对短期负荷预测的研究已有很长的历史，国内外专家和学者在预测方面做了很多工作，提出很多预测模型。 1 负荷预测方法比较 1.1 神经网络法 目前神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译、自动驾驶等方面。谷歌、百度、阿里等企业最主要的人工智能算法都是神经网络。神经网络在能源领域大量应用于电力负荷预测、电力现货市场价格预测、风电发电预测等方面。神经网络法在负荷预测上的应用主要分为人工神经网络和递归神经网络。神经网络法选取过去一段时间的负荷作为训练样本，构建适宜的网络结构，用某种训练算法对网络进行训练，使其满足精度要求之后，此神经网络作为负荷预测模型。神经网络对大量非结构性、非精确性规律具有自适应能力，能够信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算，具有很强的计算能力、复杂映射能力、容错能力及各种智能处理能力。江西负荷预测表明，其短期负荷预测精度高于中长期预测精度，日前负荷预测精度可达99.3%，5年规划负荷预测精度约为95.4%。 1.2 模糊预测法 模糊预测法是建立在模糊数学理论上的一种负荷预测技术，可以描述负荷预测中的一些关键因素，如天气状况的评判、经济发展的不确定性等。模糊负荷预测可分为模糊聚类法、模糊相似优先法和模糊最大贴近度法等。江西负荷预测表明，短期负荷模糊预测的精度约为
基于BP神经网络的日负荷预测 1 BP神经网络 1.1人工神经网络简介及基本问题 1.1.1人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks ，即ANN）是一种采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络是近年来十分热门的交叉学科，它涉及生物、电子、计算机、数学和物理学科，有着非常广泛的应用前景，其应用领域包括：建模、时间序列分析、模式识别和控制等。 人工神经网络的模型目前已有近40种，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为两类：前向网络和反馈网络。前向神经网络模型是指那些在网络中各处理单元之间的连接都是单向的，而且总是指向网络输出方向的网络模型。反传网络就是一种典型的前向网络。反馈网络模型是一种反馈动力学系统，它具有极复杂的动力学特性。反馈神经网络模型可以用完备的无向图表示，代表性的模型包括：Hopfield网络模型和Hamming网络模型。 1.1.2人工神经网络的基本问题 人工神经元模型是生物神经元的模拟与抽象。这里所说的抽象是从数学角度而言，所谓模拟是对神经元的结构和功能而言，相当于一个多输入单输出的非线性阈值器件。人工神经网络模型主要考虑的问题有：网络连接的拓扑结构、神经
元的特征、学习规则等。 人工神经元网络模型是将神经元通过一定的结构组织起来，从而构成人工神经元网络。按照神经元连接的拓扑结构不同，可分为分层网络和相互连接型网络。分层网络是将一个神经元网络模型中的所有神经元按功能分为若干层，一般有输入层、中间层和输出层。相互连接型网络是指网络中任意两个单元之间都可以相互连接。 神经元网络的学习过程是模仿人的学习过程，其学习方式主要有三种：有导师学习、无导师学习和强化学习。学习是一个相对持久的变化过程，同时也是一个推理过程，例如通过经验也可以学习，学习是神经元网络最重要的能力。 神经元网络的学习规则在学习过程中主要是指网络的连接权的值发生了改变，学习到的内容也是记忆在连接权之中。学习规则有：Hebb学习规则、感知机(Perception)学习规则、Delta学习规则等等。 神经元网络的工作过程是重复地对网络进行训练，当网络训练好了以后，就可以正常进行工作，可以用来分析数据和处理问题。 1.2 BP网络 BP网络是一种多层感知器，网络由若干层神经元组成，每个神经元都是一个感知器，每层包含多个感知器，相邻层神经元用权连接起来，信号从前往后顺序传播，故又称其为前向传播网络。它是目前应用最为广泛的一种神经网络。其拓扑结构如图1所示。网络由输入层、隐含层、输出层组成。