基于神经网络的用电量预测

资 源 简 介

基于神经网络的用电量预测

详 情 说 明

电力需求预测是能源管理中的重要课题。基于神经网络的用电量预测方法通过分析历史用电数据中的非线性模式，能够比传统统计方法更准确地预测未来电力需求。

在Matlab环境中实现时，该方案通常采用三层前馈神经网络结构。输入层接收历史用电量、温度、日期类型等特征，隐藏层通过Sigmoid等激活函数捕捉数据间的复杂关系，输出层则生成未来特定时段的用电量预测值。

关键处理步骤包括：对历史用电数据进行滑动窗口处理构建训练样本，通过归一化消除量纲影响，使用贝叶斯正则化训练算法防止过拟合。相比ARIMA等传统方法，神经网络能自动学习节假日效应、天气突变等非线性影响因素。

实际部署时需要注意：训练数据应覆盖完整的季节周期，预测精度会随预测时间跨度增加而降低，建议采用滚动预测机制。这种方法已被证明在短期（24小时）预测中能达到95%以上的准确率。