基于BP神经网络的短期电力负荷预测系统

资 源 简 介

该项目利用BP神经网络算法构建了一个能够处理短期电力负荷数据的预测模型，旨在为电网调度提供科学的决策支持。系统功能核心是实现“以周测日”的滚动预测模式，即输入过去连续一周（168个采样点）的电力负荷历史数据，通过训练好的神经元网络映射关系，预测并输出未来一天（24小时）的负荷走势。项目在数据预处理阶段采用归一化处理技术，将不同数量级的原始数据映射到标准区间，以消除数值差异对网络收敛带来的负面影响，并有效防止神经元进入饱和区。实现方法上，系统建立了包含输入层、隐含层和输出层的三层前向网络结构，利用误差反向传

详 情 说 明

基于BP神经网络的短期电力负荷预测系统

项目介绍

本系统是一款利用反向传播（BP）神经网络算法开发的短期电力负荷预测工具。系统针对电力系统运行的周期性和非线性特征，通过学习历史负荷数据的变化规律，实现对未来24小时负荷走势的精确建模。该模型能够为电网调度、发供电计划编制以及能量管理系统提供重要的参考依据，有助于优化电力资源配置并提高电网运行的安全性与稳定性。

功能特性

• 滚动预测模式：采用“以周测日”的机制，通过输入过去连续168小时（一整周）的负荷数据来预测未来24小时（一天）的负荷情况。
• 自适应数据合成：系统内置数据模拟发生器，能够构造包含基础负荷、日周期波动、周周期波动及随机噪声的复合负荷曲线。
• 自动归一化处理：自动执行数据映射，将原始负荷值缩放至标准区间，有效解决神经元饱和问题并提升训练收敛速度。
• 智能架构配置：根据输入输出维度，利用经验公式动态计算隐含层节点数，优化网络拓扑结构。
• 全方位指标评估：系统提供均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等专业评估指标。
• 可视化分析终端：生成预测对比图、误差时序分布图以及全样本误差正态分布直方图。

实现逻辑与步骤

1. 数据初始化与构造：

系统首先生成一组模拟100天（每小时一个采样点）的电力负荷序列。该序列综合考虑了24小时的日波动周期、7天的周波动周期以及随机性负荷扰动，模拟真实的电力消费特征。

1. 滚动样板采样：

通过滑动窗口技术遍历原始序列。窗口长度固定为168（输入特征），紧随其后的24个数据点作为输出标签，形成多对多的映射矩阵。

1. 训练集与测试集划分：

系统将构造好的样本集按照9:1的比例自动拆分为训练集和测试集，确保模型在未见数据上具有可验证的泛化能力。

1. 特征工程与映射：

使用归一化算法对特征矩阵和标签矩阵进行处理。记录下映射参数，以便在模型输出后能将预测值准确还原至实际负荷量级（MW）。

1. 网络构建与训练：

建立一个包含输入层、隐含层、输出层的三层神经网络。隐含层采用Tansig双曲正切激活函数处理非线性特征，输出层采用Purelin线性函数。训练过程采用Levenberg-Marquardt算法（trainlm），通过误差反向传播不断修正权值。

1. 模型预测与逆变换：

将测试集输入已训练的模型，获得标准化的预测结果，随后调用反归一化函数恢复原始物理量级。

1. 误差统计与绘图：

定量计算末尾采样预测窗口的精度指标，并绘制时域曲线和频域误差分布图。

关键技术与算法细节

• 预测算法：BP（Back Propagation）神经网络，一种按误差逆传播算法训练的多层前向网络。
• 传递函数：

- Tansig：隐含层使用，用于压缩输入至[-1, 1]区间，捕捉复杂的非线性关系。 - Purelin：输出层使用，允许输出值位于任意范围。

• 训练优化器：trainlm，利用Levenberg-Marquardt优化算法，在中小型规模网络中具有极快的收敛效率。
• 拓扑结构计算：依据输入节点 $m$ 和输出节点 $n$，通过公式 $sqrt{m+n}+a$ 确定隐含层节点数，本系统中 $a$ 的经验取值为10。
• 性能评估公式：

- RMSE：衡量预测值与真实值之间的偏差离散程度。 - MAPE：以百分比形式反映预测的相对准确度。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2014b 或更高版本。
• 工具箱要求：需安装 Deep Learning Toolbox（原 Neural Network Toolbox）。
• 硬件要求：标准商用电脑即可满足运行需求，内存建议4GB以上。

使用方法

1. 启动MATLAB软件，并将工作路径定位至程序所在文件夹。
2. 直接运行主程序函数。
3. 命令行窗口将实时显示网络训练进度及最终的RMSE和MAPE评估数值。
4. 系统将自动弹出两个可视化窗口：窗口1展示未来24小时预测曲线与误差分布，窗口2展示测试集整体预测偏差的正态分布情况。