短期负荷预测代码

资 源 简 介

短期负荷预测代码

详 情 说 明

短期负荷预测是电力系统运行和调度中的关键环节，通过预测未来几小时到几天的电力需求，帮助电网优化发电计划和资源配置。基于神经网络的短期负荷预测方法因其强大的非线性拟合能力，成为当前主流的预测技术之一。

实现思路通常包含以下几个核心环节：

首先需要进行数据预处理。电力负荷数据具有明显的时间序列特性，往往包含周期性、趋势性和随机性成分。常见的预处理包括异常值处理、缺失值填补、数据归一化等操作，同时需要提取关键特征如温度、日期类型、历史负荷值等。

神经网络架构的选择直接影响预测效果。常用的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络（RNN）及其改进型如LSTM和GRU，这些网络能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系。网络结构设计需要考虑隐藏层数量、神经元数量、激活函数选择等参数。

在训练过程中，需要合理划分训练集和测试集，采用滑动窗口技术构造样本，通过反向传播算法优化网络权重。为了防止过拟合，通常会加入正则化项或采用早停策略。

预测效果评估通常采用MAE、RMSE等指标来衡量预测值与实际值之间的误差。在实际应用中，还需要考虑预测结果的实时性和计算效率，确保预测系统能够满足电力调度的实时性要求。

基于神经网络的短期负荷预测方法相比传统统计方法具有更强的自适应能力，能够自动学习负荷变化的复杂模式，但也面临训练数据质量要求高、模型解释性弱等挑战。