神经网络负荷预测资料

基于神经网络的负荷预测研究近年来，随着电力行业快速发展，负荷预测技术的研究和应用越来越广泛。

负荷预测是电力系统运行中非常关键的一环，可为电力系统的规划、运行和管理等提供有效的支持。

随着神经网络技术的不断发展和应用，基于神经网络的负荷预测研究成为了学术界和电力行业的热点之一。

一、神经网络的基本原理神经网络是一种类似于人类神经系统的信息处理算法，并且被广泛运用在各种领域中。

在负荷预测中，神经网络可以用来预测未来某一时刻的负荷水平。

神经网络的基本组成部分包括神经元（neuron）、神经网络层（layer）和权重（weight）。

神经元是神经网络最基本的单元，负责接收和处理输入信号，并产生输出。

神经网络由多个神经元组成的层（hidden layer）互相连接而成，其中输入层和输出层是不包含隐藏神经元的。

每个连接的强度由权重所控制。

神经网络的训练通过对神经元间的权重进行优化，使神经网络能够更准确地预测负荷变化。

训练数据通常以历史负荷数据为依据，并且采用监督学习方式，即将训练集中的负荷数据和实际负荷数据用于网络的训练和优化。

二、神经网络在负荷预测中的应用神经网络在负荷预测领域得到了广泛的应用，尤其是针对长期、短期、超短期的负荷预测。

其中，长期负荷预测主要考虑负荷的季节性和年度变化趋势，如针对一个月或季度的负荷数据进行预测；短期负荷预测注重预测近期的负荷变化，如一天或一周内负荷的小时变化；超短期则是对即将到来的负荷进行实时预测，如下一个小时内的负荷变化。

一般情况下，神经网络的负荷预测模型可按照预测时间跨度的不同划分为三类。

长期负荷预测模型以月为预测单位，通常采用BP（Back Propagation）神经网络进行训练，能够准确地预测出某个季度的负荷水平。

短期负荷预测模型以小时为预测单位，通常采用RNN（Recurrent Neural Network）进行训练，可以准确地预测近期的负荷变化。

超短期负荷预测模型以分钟为单位进行预测，采用的通常是基于LSTM（Long Short-term Memory）的模型，反应速度和精度比长期和短期负荷预测更高。

GRU神经网络短期电力负荷预测研究随着智能电网的快速发展，针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题，提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法，方法首先对输入的历史数据，包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码，从而将输入数据进行压缩，然后利用多层GRU构建神经网络，从而预测电力负荷，实例结果表明，将文本提出的电力负荷预测模型能有效预测电力负荷的日变化，与其它常用模型进行比对，预测误差更小，精度更高。

标签：智能电网；神经网络；电力负荷预测；栈式自编码Abstract：With the rapid development of smart grid， a short-term load forecasting method based on stack self-coding and GRU neural network is proposed. Methods the input historical data，including power load，weather information and holiday information，are compressed by stack self-coding，and then the neural network is constructed using multi-layer GRU to predict the power load. The results show that the proposed power load forecasting model can effectively predict the diurnal variation of power load，and compared with other commonly used models，the forecasting error is smaller and the accuracy is higher.Keywords：smart grid；neural network；power load forecasting；stack self-coding1 概述电力负荷预测包括长期电力负荷预测、中期电力负荷和短期电力负荷。

摘要：为了及时掌握电力负荷的变动信息，就需要对电力负荷进行准确预测。

鉴于此，探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况。

CNN模型负责从输入信息中提取特征，LSTM模型利用CNN模型的输出信息进行负荷预测，最终得到预测结果。

选取西班牙公开的电力数据为实验数据，运用Python语言搭建预测模型，分别与CNN和LSTM单一模型进行对比，验证了所提组合预测模型的可靠性，其在电力短期负荷预测领域应用效果较好，可为供电部门电力规划提供理论依据。

关键词：短期负荷预测；长短期记忆网络（LSTM）；卷积神经网络（CNN）；CNN-LSTM引言准确的电力短期负荷预测可以保障智能电网环境的安全、经济和可靠运行。

不准确的电气电力短期负荷预测会降低电力系统的可靠性，甚至给电力系统带来安全隐患，从而影响发电计划制定，造成资源浪费和环境污染，难以实现碳达峰、碳中和目标。

在电力负荷预测领域，学者将预测方法分类，包括物理模型法、统计法和人工智能法。

物理模型法可以预测电力负荷，但其预测准确率低，很少被应用；统计法则过多地依赖于历史数据的周期性和异常值，面对复杂和非线性的电力负荷数据难以获得准确的预测结果。

因此，越来越多的学者将人工神经网络用于负荷预测领域，人工神经网络的自学习功能，可以根据数据情况随时调整模型参数，从而使预测结果更接近真实值。

一些发展中国家的电力部门仍然在用传统的统计方法如回归分析和自回归综合移动平均线法（ARIMA）进行负荷预测，从而制定发电计划和电力调度。

然而，在一些发达国家，人工智能的预测方法被广泛应用于电力短期负荷预测领域。

在1943年提出人工神经网络（ANN）并被应用于语音识别；在1982年提出循环神经网络（RNN）并应用于图像识别；用RNN模型实现了中长期电力负荷的精准预测；在1997年提出长短期记忆网络（LSTM），解决了RNN网络随时间反向传播中权重消失的问题并被应用于文字识别；用长短期记忆网络结合分位数回归法，提高了电力短期负荷预测效率；在1998年提出卷积神经网络（CNN）；提出一种卷积神经网络设置阈值模型，实现了异常用电检测；提出了改进的BP神经网络方法，提升了预测算法的健壮性；将CNN模型用于短期电力负荷预测，还考虑了一年中四季的特征，提高了预测的精度。

基于神经网络的负荷预测技术在电力系统中的应用研究电力系统是现代社会的基础设施之一，保障了工业、商业和居民的日常用电需求。

然而，电力系统需要在瞬息万变的情况下保持平衡，包括负荷平衡、能源平衡和网络平衡等方面。

因此，在电力系统中进行负荷预测是至关重要的。

近年来，神经网络作为一种强大的模型，已经在电力系统的负荷预测中大放异彩。

一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人类大脑功能的算法，具有自适应、非线性和并行处理等特点，可以自我学习和优化模型。

神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元根据输入信号进行计算，并通过激活函数生成输出。

神经元之间的连接权重可以根据误差不断调整，从而优化模型性能。

神经网络可以分为前向神经网络、反向传播神经网络和递归神经网络等不同类型。

二、电力系统中的负荷预测电力系统中的负荷预测是指对未来一段时间内的负荷进行估计。

负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行和经济效益都非常重要。

传统的负荷预测方法基于时间序列分析、回归分析等统计方法，但这些方法需要大量的历史数据和专业知识，而且对于复杂的系统和非线性的关系难以拟合。

因此，神经网络作为一种自适应学习方法，逐渐应用于电力系统中的负荷预测。

三、基于神经网络的负荷预测算法基于神经网络的负荷预测算法通常包括以下步骤：数据预处理、特征提取、神经网络建模、模型训练和预测等阶段。

数据预处理主要涉及数据清洗、过滤和归一化等方法，以确保数据的准确性和一致性。

特征提取是将原始数据转换为可供神经网络处理的数据形式，常见的特征包括时间、天气、节假日和工作日等。

神经网络建模是将特征与输出负荷建立映射关系的过程，常见的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和FNN神经网络等。

模型训练是通过训练数据和误差反馈调整神经网络的连接权重，以优化模型性能。

最后，预测阶段是将模型应用于测试数据，进行负荷预测。

四、基于神经网络的负荷预测应用研究基于神经网络的负荷预测已被广泛应用于电力系统中，包括电力市场调度、电力负荷预测和电力安全评估等领域。

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。

基于贝叶斯神经网络方法短期负荷预测指南短期负荷预测在电力系统运行中起着至关重要的作用。

正确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电机组，优化电力供需平衡，提高电力系统的可靠性和经济性。

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）作为一种强大的建模工具，已经在负荷预测领域取得了很好的效果。

本文将介绍基于BNN方法进行短期负荷预测的指南。

首先，我们需要准备历史负荷数据作为训练样本。

这些历史负荷数据通常包括负荷的时间序列和对应的日期时间信息。

为了提高预测模型的准确性，我们可以考虑使用一些相关的影响因素作为特征变量，例如天气数据、季节性因素等。

接下来，我们需要选择一个合适的BNN模型结构。

BNN是一种基于神经网络的概率图模型，可以有效处理不确定性问题。

常见的BNN模型包括Bayesian Feedforward Neural Network（BFNN）、Bayesian Recurrent Neural Network（BRNN）等。

根据实际需求，选择一个适合的模型。

在训练BNN模型之前，我们需要进行数据预处理。

常见的预处理方法包括标准化、归一化等，以提高数据的可比性和模型的训练效果。

接着，我们可以使用一些常见的优化算法训练BNN模型，例如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam等。

在进行优化算法调参时，可以使用交叉验证的方法选择最优的参数配置。

训练好BNN模型后，我们可以进行负荷预测。

预测的输入是未来一段时间的特征变量，输出是对应时间段的负荷预测结果。

预测结果可以是点预测，也可以是概率分布预测。

最后，我们需要评估负荷预测的准确性。

常见的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（MeanAbsolute Error，MAE）等。

通过对预测准确性的评估，可以判断BNN模型的负荷预测效果，并进行相应的改进。

基于神经网络模型的电力负荷预测电力负荷预测是电力系统管理中的一个重要问题，其精度对于确保电力系统的安全可靠运行至关重要。

传统的电力负荷预测方法采用统计模型，如ARIMA、指数平滑等，但这些方法只能反映历史数据的趋势和周期性，对于突发事件的响应能力较弱。

近年来，随着人工智能技术的发展，基于神经网络的电力负荷预测模型受到了更多的关注。

一、神经网络模型原理神经网络是一种计算模型，模仿人类大脑对信息的处理方式。

它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并进行加权和运算，然后通过一个激活函数输出结果。

神经网络模型可以通过训练来学习输入和输出之间的关系，从而进行预测、分类或降维等任务。

常见的神经网络模型包括感知机、多层感知机、循环神经网络和卷积神经网络等。

二、基于神经网络模型的电力负荷预测方法基于神经网络的电力负荷预测模型一般采用多层感知机或循环神经网络。

其中，多层感知机模型是一种前馈神经网络，能够处理线性和非线性问题。

循环神经网络模型则可以对时间序列数据进行建模，能够捕捉时间依赖性和长期记忆。

在建立神经网络模型前，需要进行数据的预处理，包括数据清洗、归一化等。

然后将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。

其中，训练集用于训练神经网络模型，验证集用于调整模型参数和判断过拟合情况，测试集用于评估模型的性能。

三、基于神经网络模型的电力负荷预测案例以国内某电力公司2015年1月-12月的负荷数据为例，使用多层感知机模型和循环神经网络模型进行电力负荷预测。

对于多层感知机模型，采用5-3-1的结构，即输入层有5个神经元，隐层为3个神经元，输出层为1个神经元。

对于循环神经网络模型，采用LSTM（Long Short-Term Memory）模型，包括一个LSTM层和一个全连接层。

经过训练后，多层感知机模型的均方误差为0.0024，循环神经网络模型的均方误差为0.0012，表明两种模型均能较好地拟合数据，并能够进行较为准确的负荷预测。

负荷预测知识点总结一、负荷预测的意义1. 为电力系统调度决策提供依据。

电力系统的供需平衡是电力系统运行管理的核心问题，负荷预测为电力系统调度员提供了一定的预期，使其能够合理地安排电力生产和输送计划。

2. 为电力系统规划提供参考。

负荷预测可以帮助电力系统规划人员合理安排发电设备的建设规模和位置，以及输电线路的布局，并且能够提前发现负荷增长的趋势。

3. 为市场运营提供支持。

在电力市场化的运营模式下，负荷预测可以为电力市场交易提供可靠的依据，促进市场交易的稳定和有效。

二、负荷预测的方法1. 统计方法。

统计方法是最早被应用在负荷预测中的方法，主要包括回归分析、指数平滑法、时间序列分析等。

这些方法主要依赖历史负荷数据的变化规律来进行预测，相对简单、易操作，但对负荷变化的复杂性和非线性关系有一定局限性。

2. 专家系统方法。

专家系统方法主要是基于专家经验和知识来进行负荷预测，包括模糊逻辑、神经网络等。

这些方法能够克服统计方法的局限性，更好地捕捉复杂的负荷变化规律，但其建模和参数调整难度较大。

3. 物理模型方法。

物理模型方法是基于电力系统的物理特性对负荷进行建模和预测的方法，包括方程建模、系统辨识等。

这些方法能够更加精确地描述负荷的变化规律，但也需要更多的系统信息和计算资源。

4. 混合方法。

混合方法是将统计方法、专家系统方法和物理模型方法相结合，利用各自的优势来进行负荷预测的方法。

这些方法可以充分利用各种信息来源，提高预测的准确性和稳定性。

三、负荷预测的关键技术1. 数据采集与预处理。

负荷预测的关键在于获取准确的负荷数据，这需要对各种数据来源进行统一、标准的采集和预处理，包括历史负荷数据、天气数据、经济数据等。

2. 特征提取与选择。

在进行负荷预测时，需要对数据进行特征提取和选择，以便更好地描述数据的变化规律。

这需要充分挖掘数据的信息，选择合适的特征指标。

3. 建模与算法选择。

建模是进行负荷预测的核心环节，需要选择合适的建模方法和算法，以便更好地捕捉负荷的变化规律。

神经网络模型下短期电力负荷预测电力系统短期负荷预测关系到电力系统的平稳调度。

负荷预测的精度直接影响到电力系统的经济性和稳定性，智能电网对负荷预测的实时性要求也越来越高。

因此，国内外学者一直将短期电力负荷预测作为研究重点。

人工神经网络是一种智能算法，其在各种领域都有广泛的应用。

近年来专家学者也将人工神经网络应用到了短期电力负荷预测中。

在负荷预测算法中，使用最多的是BP 神经网络。

本文通过对人工蜂群算法（ABC）进行改进，以提高人工蜂群算法的预测精度及全局收敛性，用改进后的人工蜂群算法优化BP神经网络，即ABC-SA电力负荷预测模型。

最后通过仿真实验预测值与真实值比较，验证本文方法的有效性。

短期电力负荷预测（Short-term load forecasting，STLF）主要是指对未来若干小时、1天至几天的电力负荷预报，作为安排发购电计划，经济分配负荷及安排机组出力的基础，精准的负荷预测是保证电网安全可靠运行的前提条件【1】。

随着科技以及计算机技术的发展，电力负荷预测的相关技术也在不断进布，目前国内外研究短期负荷预测的方法，大体上有传统的基本的分析预测方法以及灰度预测、回归分析和神经网络等智能预测算法【2，3】。

人工蜂群算法是群只能算法的一种，该算法一经提出，由于其结构简单易实现、性能优越，越来越多研究人员对其进行研究。

人工蜂群算法虽然优秀，但是其存在很多优化算法都存在的缺点——容易陷入局部最优。

人工蜂群到算法后期，侦察蜂多次迭代后，又转换为极值点的采蜜蜂，导致搜索能力减弱，甚至陷入局部最优。

于是本文采用模拟退火算法对人工蜂群算法进行改进，称为ABC-SA算法，它作用是维持优良解，在采蜜蜂阶段和观察蜂阶段扩大蜜蜂的搜索范围，从而提高收敛速度。

并将该算法用到优化BP神经网络的训练中，使用优化后的神经网络对电力负荷进行预测。

1.人工蜂群算法及其改进1.1人工蜂群算法原理在人工蜂群优化算法中，类比生物学的机理，同样包含三个基本的组成要素：蜜源，雇佣蜂，非雇佣蜂【4】。

神经网络算法在电力负荷预测中的应用研究随着电力行业的快速发展，电网负荷预测的准确性越来越受到重视。

负荷预测是电力实时控制和平衡的重要基础，是电力规划和调度的决策依据。

传统的负荷预测方法面对不断变化的电力市场和负荷情况，已经逐渐难以满足需要，而神经网络算法则可以很好地解决负荷预测中存在的问题，已经被广泛应用于电力行业。

一、神经网络算法简介神经网络模型是一种类似于人脑结构的模型，它可以通过对大量数据中的关键特征进行学习，自动识别和提取其中隐含的规律性，并进行预测或分类等任务。

神经网络通过一系列的层级结构来模拟神经元之间的相互作用，每个神经元接收来自之前层次的输入，然后将这些信息传递到下一层级，最后通过一个输出层级将预测结果输出。

在电力负荷预测中，神经网络可以通过对历史负荷数据进行学习和训练，以建立负荷预测模型。

这个模型可以根据历史数据的变化规律，对未来的负荷进行预测，因此神经网络算法成为了负荷预测中的重要工具之一。

二、神经网络算法在电力负荷预测中的应用1.负荷趋势预测负荷趋势预测是电力负荷预测的一个重要组成部分。

这种预测可以帮助电力公司对未来负荷需求进行精准预测，从而规划线路和设备的配置，并为电力调度带来了宝贵的参考。

神经网络模型可以将历史负荷数据的趋势和变化规律以及环境因素纳入考虑，因此可以得出更加准确的负荷趋势预测。

2.短期负荷预测短期负荷预测通常是指预测未来24小时内的负荷情况。

由于电力市场变化较为频繁，因此短期负荷预测的准确性对电力行业的影响尤其重要。

神经网络模型可以通过对大量历史负荷数据进行学习和训练，预测未来短期负荷情况。

而且，由于神经网络模型可以自适应地进行调整和修正，因此它可以对突发事件和复杂环境进行自适应处理，从而提高了短期负荷预测的准确度和可靠性。

3.长期负荷预测长期负荷预测通常是指预测未来1天或1周的负荷情况。

由于电力市场的长期趋势和因素比较复杂，因此长期负荷预测是比较具有挑战的。

电力系统中基于人工智能的负荷预测技术研究一、背景随着科技的不断发展，人工智能被应用到越来越多的领域中，其中之一便是电力系统中的负荷预测。

电力系统中负荷预测对于电力企业的规划、生产和调度具有非常重要的意义。

传统负荷预测方法通常采用时间序列分析等数学方法，但其在精度、效率和适应性等方面均存在不足。

而基于人工智能的负荷预测技术则可以提高负荷预测的精度和效率，适应复杂多变的电力系统环境，因此备受电力企业的青睐。

二、基于人工智能的负荷预测技术1. 神经网络神经网络是基于人工智能的负荷预测技术中最常用的一种方法。

神经网络的特点是能够对大量的非线性数据进行处理，并且可以自我学习和优化。

在负荷预测中，神经网络可以通过历史数据来训练自己，然后根据当前的环境和条件，预测未来的负荷情况。

由于神经网络具有很强的适应性和灵活性，因此可以适应复杂的预测环境和变化。

2. 遗传算法遗传算法是基于进化论思想的一种人工智能算法，其可以通过模拟自然界的生物进化过程，来寻找最优解。

在负荷预测中，遗传算法可以通过对数据的不断迭代和优化，来寻找优秀的模型和方法，以达到更准确的预测结果。

遗传算法具有较强的全局搜索能力，并且可以应对复杂的多元问题，因此在电力系统中的应用前景较广。

3. 粒子群优化粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，其模拟鸟群、鱼群等自然界中的群体行为方式。

在负荷预测中，粒子群优化可以通过不断的搜索和拟合，来确定最佳的负荷预测策略，以达到更优的预测效果。

粒子群优化算法具有搜索速度快、全局搜索能力强等特点，因此在电力系统中的应用也较为广泛。

三、优势与发展趋势基于人工智能的负荷预测技术相比传统方法，具有训练模型速度快、预测精度高、适应性强等优点，并且可以应对更为复杂和变化的电力负荷环境。

因此，其在电力系统中的应用前景广阔，并且具有较大的发展空间和潜力。

目前，国内外的电力企业和科研机构都在加强基于人工智能的负荷预测技术的研究和应用，并且取得了一定的成果。

基于LSTM的电力负荷预测算法研究一、背景介绍电力负荷预测对于电力系统的稳定运行和优化调度具有重要意义。

在电力市场化改革以后，电力负荷预测成为电力市场调度、能源计划、电网运行等领域的重要问题。

近年来，人工智能在电力负荷预测中的应用越来越受到重视。

本文旨在通过基于LSTM的电力负荷预测算法的研究，探究人工智能在电力领域的应用。

二、LSTM介绍LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络。

递归神经网络是一种有向图模型，它可以对任意长度的序列进行建模，并且具有记忆能力。

LSTM在语音识别、自然语言处理等领域中得到了广泛的应用。

LSTM主要由三种门控单元组成：输入门、输出门和遗忘门。

输入门可以控制输入信号对当前状态的影响程度；输出门可以控制当前状态的影响程度对输出信号的影响程度；遗忘门可以控制之前状态的遗忘程度。

LSTM的记忆单元可以有效地捕捉到长时间依赖关系，解决了传统递归神经网络中的梯度消失问题。

三、电力负荷预测模型的建立在预测模型中，以历史电力负荷数据为基础，预测未来一段时间的电力负荷。

我们将数据集拆分为训练集和测试集。

首先，利用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行测试。

步骤如下：1. 数据集预处理由于电力负荷数据具有周期性和随机性，需要对数据进行处理，以便利用它进行模型的训练和预测。

数据集预处理包括以下步骤：a. 数据去趋势通过使用滑动平均法等方法去除数据的趋势，使数据更具有随机性。

b. 数据归一化将处理后的数据缩放到[0,1]的范围内，以便更好地适应模型。

2. LSTM模型的构建将处理后的数据集分为训练集和测试集，在训练集中，采用LSTM算法进行训练。

在LSTM模型的构建中，需要给出输入序列和输出序列。

在电力负荷预测中，输入序列是过去的一段时间内的电力负荷数据，输出序列是未来一段时间内的电力负荷数据。

这里我们采用“滑动窗口法”制定输入序列，将一定长度的时间序列作为网络的一个网络输入，以此来学习时间序列之间的关系，并用学习到的关系对未来的时间序列进行预测。