使用BP神经网络进行短期负荷预测回归附Matlab代码

原创于 2025-08-30 19:50:09 发布 · 435 阅读

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#神经网络 #matlab #人工智能

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🔥 内容介绍

BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。其核心思想是通过 “正向传播计算输出、反向传播调整权重” 的迭代过程，使网络的预测输出尽可能接近实际输出，从而实现对复杂非线性关系的拟合，非常适合短期负荷这类受多种因素影响、具有非线性特征的数据预测回归任务。

BP 神经网络通常由输入层、隐含层和输出层构成。输入层负责接收原始数据，隐含层通过激活函数（如 Sigmoid、ReLU 函数）对输入信息进行非线性变换和特征提取，输出层则输出预测结果。在训练过程中，首先根据初始权重和偏置，从输入层到输出层正向计算每个神经元的输出值；然后计算预测值与实际值之间的误差（常用均方误差 MSE），并从输出层反向传播至输入层，利用梯度下降法调整各层神经元的权重和偏置，以减小误差；重复上述过程，直到误差达到预设阈值或训练次数满足要求，此时网络训练完成，可用于预测。

二、短期负荷预测的影响因素分析

短期负荷（通常指未来 1 小时、24 小时或 72 小时的电力负荷）受多种因素影响，准确识别这些因素是构建 BP 神经网络输入层的关键，主要影响因素包括：

时间因素：包括小时、日类型（工作日、周末、节假日）、季节（春、夏、秋、冬）。例如，工作日的负荷高峰通常出现在早高峰（8:00-10:00）和晚高峰（18:00-21:00），而周末负荷高峰相对平缓；夏季和冬季因空调、取暖设备的使用，负荷普遍高于春秋季。

气象因素：温度（最高温度、最低温度、平均温度）、湿度、降雨量、风速等。其中温度是最关键的因素，夏季温度升高时，制冷负荷增加，冬季温度降低时，制热负荷增加，均会导致电力负荷显著上升；湿度较高时，人体体感不适，也会增加空调使用频率，间接影响负荷。

历史负荷数据：短期负荷具有一定的时间连续性和周期性，前 1 天、前 1 周相同时刻的负荷数据对当前短期负荷预测具有重要参考价值，例如前一天 14:00 的负荷与当天 14:00 的负荷往往存在较强的相关性。

特殊事件因素：如大型会议、体育赛事、重大节日庆典等，这些事件会导致特定区域、特定时间段的电力负荷出现异常波动，在数据预处理阶段需对这类特殊数据进行识别和处理。

三、基于 BP 神经网络的短期负荷预测回归步骤

四、模型优化策略

五、应用场景与实例说明

基于 BP 神经网络的短期负荷预测回归模型可广泛应用于电力系统的调度运行、负荷管理和电力市场交易等场景。例如，在电力调度中，调度中心可利用该模型预测未来 24 小时的电力负荷，提前安排火电机组的启停计划和水电、风电等可再生能源的消纳方案，确保电力系统的供需平衡；在负荷管理中，电力企业可根据短期负荷预测结果，制定有序用电方案，在负荷高峰时段引导用户错峰用电，降低电网的供电压力。

以某地区的短期负荷预测为例，收集该地区 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日的小时级历史负荷数据、气象数据（温度、湿度）和时间数据，共 8760 个样本。经过数据预处理（缺失值用线性插值填充，异常值用 3σ 准则识别并替换，数据归一化到 [0,1] 区间）后，将数据集按 7:2:1 划分为训练集（6132 个样本）、验证集（1752 个样本）和测试集（876 个样本）。构建 BP 神经网络，输入层神经元数量为 8（前 1 天同一时刻负荷、前 1 天前 1 小时负荷、前 1 周同一时刻负荷、当日平均温度、当日湿度、小时、日类型、季节），隐含层设为 1 层，通过经验公式和实验验证确定隐含层神经元数量为 9，激活函数为 ReLU，输出层神经元数量为 1，激活函数为线性，损失函数为 MSE，优化器为 Adam，学习率设为 0.001，训练轮数设为 1000 轮，批次大小设为 32。训练完成后，用测试集评估模型性能，得到 MSE=0.008，MAE=0.075MW，MAPE=4.2%，预测精度满足实际应用要求。通过分析预测结果发现，该模型在工作日和周末的负荷预测误差较小，在极端天气（如夏季高温、冬季严寒）时，因负荷波动较大，预测误差略有上升，但 MAPE 仍控制在 5% 以内，说明模型具有较好的适应性和泛化能力。