BP神经网络电力系统短期负荷预测程序

资 源 简 介

BP神经网络电力系统短期负荷预测程序

详 情 说 明

BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统的稳定运行离不开精准的负荷预测，而短期负荷预测更是调度计划和能源分配的重要依据。BP神经网络作为一种经典的人工智能算法，因其强大的非线性拟合能力，成为解决这一问题的有效工具。

核心原理 BP神经网络通过反向传播算法不断调整网络权重，使预测结果逼近实际负荷值。其典型的三层结构（输入层、隐含层、输出层）能够学习历史负荷数据与影响因素（如温度、日期类型等）之间的复杂关系。

实现流程 数据预处理阶段需对历史负荷数据进行归一化，消除量纲影响，同时剔除异常值。 网络拓扑设计需通过试错法确定最佳隐含层节点数，过多会导致过拟合，过少则影响预测精度。 训练阶段采用梯度下降法优化参数，配合早停策略防止过度训练。

应用优势 相比传统时间序列方法，BP神经网络能自动提取数据特征，适应节假日等特殊日子的负荷波动。结合滚动预测技术，可实现未来24小时甚至更长时间的负荷趋势预测，为电力调度提供可靠依据。

扩展方向 当前研究正尝试将LSTM等时序网络与BP结合，进一步提升对负荷周期性特征的捕捉能力。同时，考虑气象因素和电价波动的多变量预测模型也成为行业关注热点。