利用BP神经网络对电力负荷进行预测

资 源 简 介

利用BP神经网络对电力负荷进行预测

详 情 说 明

BP神经网络在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力系统规划与运行的重要环节，准确的预测能够帮助电力公司优化资源配置、提高电网稳定性。BP神经网络作为一种经典的人工神经网络模型，因其强大的非线性拟合能力，常被用于解决这类复杂的时序预测问题。

数据预处理 预测前需对历史电力负荷数据进行清洗和归一化处理，消除量纲差异，同时划分训练集和测试集。通常采用滑动窗口方式构建样本，将连续的负荷数据转换为监督学习所需的输入-输出对。

网络结构设计 在MATLAB中，通过设置输入层节点数（对应历史数据的时间步长）、隐藏层数及其神经元数量（常通过试错法确定）、输出层节点数（预测的未来负荷值）构建网络。隐藏层激活函数多选用Sigmoid或ReLU，输出层可采用线性函数。

训练与调参 使用反向传播算法结合梯度下降优化权重，重点调整学习率、迭代次数等参数以避免过拟合或欠拟合。MATLAB的神经网络工具箱（如`trainlm`函数）可简化训练过程。

结果验证 仿真图通常展示预测曲线与实际负荷曲线的对比，通过均方误差（MSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）量化精度。若出现滞后或振幅偏差，可尝试增加网络深度或引入特征工程优化输入数据。

扩展思考： 结合LSTM网络可更好捕捉长期时序依赖 集成天气、节假日等外部变量提升预测鲁棒性