基于标准bp网络的电力短期负荷预测

资 源 简 介

基于标准bp网络的电力短期负荷预测

详 情 说 明

电力短期负荷预测在电力系统调度和能源管理中具有重要意义。基于标准BP神经网络的预测方法通过模拟人脑神经元的工作原理，能够有效处理负荷数据中的非线性关系。

### 核心思路 BP（反向传播）神经网络通过输入历史负荷数据、气象信息、日期类型等特征，经过隐含层的非线性转换，输出未来短期内的负荷预测值。训练过程中，误差信号反向传播调整网络权重，逐步提升预测精度。

### 数据处理关键点 输入数据：通常包括历史负荷、温度、湿度、节假日标记等，需进行归一化处理以提高网络收敛速度。 网络结构：输入层节点数由特征维度决定，隐含层节点数需通过实验调整，输出层对应预测时间点的负荷值。

### 误差分析与可视化 误差指标：常用均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）评估预测效果。 对比可视化：将预测曲线与真实负荷曲线叠加显示，直观反映预测偏差的高峰时段或特殊日期。

### 应用扩展 结合粒子群算法（PSO）优化BP网络初始权重，或引入LSTM处理负荷时间序列的长期依赖性，可进一步提升预测稳定性。