bp神经网络 短期负荷预测

资 源 简 介

bp神经网络 短期负荷预测

详 情 说 明

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电力系统运行中的重要环节，尤其对于缺电城市而言，准确的预测能有效提升电网调度效率。本案例基于南方某缺电城市的实际负荷数据，展示了如何利用BP神经网络进行未来15个时间点的负荷预测。

数据特点与预处理 输入数据包含一个月的历史负荷记录，每天15个负荷点数据已归一化至0-1范围，并融合了3类天气特征（如温度、湿度等）。归一化处理能消除量纲影响，加速神经网络收敛。需注意实际应用中应验证数据完整性，避免异常值干扰。

BP神经网络建模要点 网络结构：建议采用三层结构（输入层、隐含层、输出层），输入节点数需匹配特征维度（本案例为15个负荷点+3个天气特征），输出层对应15个预测点。 训练策略：初始运行时可能因迭代次数不足导致误差较大（如文档中提及的情况），应通过观察训练损失曲线动态调整参数，建议设置早停机制（Early Stopping）防止过拟合。 激活函数：隐含层通常选用Sigmoid或ReLU函数，输出层可采用线性激活函数以适应连续值预测。

结果验证与优化 文档中的预测结果图像可直观显示预测曲线与实际曲线的贴合程度。若发现较大偏差，可尝试： 增加隐含层神经元数量以提升特征提取能力 调整学习率或改用自适应优化算法（如Adam） 通过交叉验证确定最优训练轮次

注：MATLAB的Neural Network Toolbox提供了完善的BP网络接口，但实际部署时需注意模型轻量化，避免过高的计算成本。