【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究（Matlab完整代码实现）

     💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

一、研究背景与意义

电力负荷预测是电力系统安全经济运行的核心环节，其准确性直接影响调度计划、市场交易和能源规划。传统BP神经网络因易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，在复杂非线性负荷预测中表现受限。蚂蚁优化算法（ACO）作为一种群体智能优化算法，通过模拟蚂蚁觅食路径选择机制，具备全局搜索能力强、鲁棒性高的特点。将ACO与BP神经网络结合（ACO-BP），可优化神经网络的初始权值和阈值，提升负荷预测精度与效率。

---

二、核心算法原理

1. 蚂蚁优化算法（ACO）基础

• 基本原理：
  ACO受蚂蚁群体通过信息素协作寻找最短路径的行为启发。蚂蚁在解空间中探索路径，路径上的信息素浓度与解的质量正相关，通过正反馈机制引导群体收敛至最优解。
• 关键步骤：
  • 初始化：随机生成蚂蚁种群，初始化信息素浓度。
  • 路径构建：蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息（如距离）概率选择路径，构建可行解。
  • 信息素更新：根据解质量动态更新信息素（优质解增强浓度，劣质解挥发减弱）。
  • 迭代终止：达到最大迭代次数或解质量满足要求时停止。

2. BP神经网络的结构与缺陷

• 结构：
  包含输入层、隐含层和输出层，通过前向传播计算输出，反向传播基于梯度下降调整权值和阈值以最小化误差。
• 缺陷：
  • 初始权值随机性导致收敛结果不稳定；
  • 梯度下降易陷入局部极小值；
  • 学习率选择依赖经验，调整困难。

3. ACO-BP算法的融合机制

ACO用于优化BP神经网络的权值和阈值初始化，替代传统随机初始化：

1. 参数离散化：
   将权值/阈值取值范围划分为S个离散区间，每个区间对应一个候选值。
2. 蚂蚁路径映射：
   每只蚂蚁的路径表示一组权值/阈值组合，路径长度对应神经网络参数数量。
3. 适应度评估：
   以BP神经网络的 预测误差（如均方误差） 作为路径质量的评价标准。
4. 信息素引导优化：
   优质权值组合路径的信息素增强，引导后续蚂蚁向更优解搜索。
5. BP网络训练：
   将ACO输出的最优权值/阈值作为BP神经网络的初始值，进行常规训练。
   算法流程图：

---

三、在负荷预测中的具体实现

1. 负荷预测的数据特性

• 输入数据：历史负荷、温度（最高/最低/平均）、日期类型（工作日/节假日）、人口流动数据等。
• 预测类型：
  • 短期（1小时–数天）：依赖实时气象与历史负荷；
  • 中期（数周–数月）：需考虑季节性与节假日效应。

    

2. ACO-BP实现步骤

1. 数据预处理：
   • 归一化处理（如MATLAB mapminmax函数）消除量纲影响；
   • 划分训练集与测试集（典型比例7:3）。
2. ACO参数设置：
   • 蚂蚁数量m、信息素挥发因子ρ、启发式因子权重；
   • 权值离散区间数S（一般取20–50）。
3. 适应度函数设计：
   采用均方误差（MSE）：
4. BP网络训练：
   • 
   • 学习率动态调整（如初始0.1，随误差下降减小）。

3. 关键优化优势

• 避免局部最优：ACO的全局搜索能力克服BP初始权值敏感性问题；
• 加速收敛：优质初始权值减少BP迭代次数（案例显示收敛速度提升30%以上）；
• 鲁棒性增强：对负荷数据的噪声和非线性波动适应性更强。

---

四、应用案例与效果验证

1. 短期电力负荷预测（河南电网）

• 方法：ACO-BP与灰色理论模型组合，按预测误差动态分配权重。
• 结果：
  • 预测误差较单一BP模型降低15%以上；
  • 最大负荷预测精度达96.3%。

2. 可再生能源场景负荷预测（北欧地区）

• 数据：300个用户一年的负荷数据，融合风速、光照强度等气象因子。
• 方法：
  • 先聚类用户群体，预测每类用户总负荷；
  • ACO-BP直接预测区域总负荷。
• 结果：日前24小时预测误差率≤4.5%。

3. 电力通信网络负载均衡

• 方法：ACO优化BP神经网络的信道负载预测，结合最大离散化算法分配信道。
• 结果：链路负载均衡度提升22%，时延降低18%。

---

五、挑战与未来方向

1. 挑战：
   • 多源异构数据（如分布式能源数据）融合复杂度高；
   • 超参数（如ACO的αα, ββ, ρρ）优化依赖经验。
2. 未来方向：
   • 混合优化算法：ACO与遗传算法、粒子群算法结合进一步提升全局搜索效率；
   • 深度学习融合：ACO-BP与LSTM/GRU结合，捕捉负荷的长期时序特征；
   • 边缘计算部署：在配电侧实现实时负荷预测。

---

六、结论

ACO-BP算法通过群体智能优化神经网络初始参数，显著提升了负荷预测的精度与鲁棒性。其在短期预测、可再生能源接入等场景的成功应用，验证了该方法的工程价值。未来需进一步研究自适应参数调整机制，并深化与时空预测模型的融合，以应对能源转型中的新型负荷预测需求。

📚2 运行结果

 

 

部分代码：

%% 清空环境变量
clc
clear
close all
format compact 
%% 网络结构建立
%% 清空环境变量
clc
clear
close all
format compact 
%% 网络结构建立
%读取数据
data=xlsread('天气_电量_数据.xlsx','C12:J70');%前7列为每个时刻的发电量 最后列为天气

for i=1:58
    input(i,:)=[data(i,:) data(i+1,end)];
    output(i,:)=data(i+1,1:7);
end

%% 节点个数
inputnum=9;%输入 前一天7个时刻的电量+前一天的天气+预测日的天气
hiddennum=5;
outputnum=7;%预测日7个时刻的发电量

%% 训练数据和预测数据 最后一天用来测试  前面的都拿来训练
input_train=input(1:57,:)';
input_test=input(58,:)';
output_train=output(1:57,:)';
output_test=output(58,:)';

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%%
%构建网络
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
%寻优
[bestnest,trace]=antforelm(inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
figure
plot(trace)
title('适应度曲线')
xlabel('迭代数')
ylabel('适应度值')


%% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
x=bestnest;
% 用CS优化的BP网络进行值预测
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);

net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);
net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);
net.b{2}=B2';

%% BP网络训练
%网络进化参数
net.trainParam.epochs=200;
net.trainParam.lr=0.1;
%net.trainParam.goal=0.00001;

%网络训练
[net,per2]=train(net,inputn,outputn);

%% BP网络预测
%数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
an=sim(net,inputn_test);
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);
error=test_simu-output_test;
%%
figure
a1=output_test;
a2=test_simu;
plot(a1,'*-');hold on
plot(a2,'O-')
title('各时刻发电量实际值与预测值')
xlabel('')
legend('原始数据','bp预测数据')
set(gca,'XTick',1:7,...                                    
        'XTickLabel',{'9:00','10:00','11:00','12:00','13:00','14:00','15:00'},...
        'TickLength',[0 0]);
grid on
ylabel('发电量（KW）')

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]陈智雨,陆金桂.基于ACO-BP神经网络的光伏系统发电功率预测[J].机械制造与自动化,2020,49(01):173-175+187.

🌈4 Matlab代码、数据下载

资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取