【电力系统】使用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-12-18 20:56:42 发布

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#神经网络 #人工智能 #深度学习

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

在现代电力系统运行与管理中，短期负荷预测起着举足轻重的作用，它关乎电力资源的合理调配、电网运行的稳定性以及供电可靠性，而 BP 神经网络作为一种强大的人工智能工具，为电力系统短期负荷预测开辟了高效精准的新途径。

一、BP 神经网络基础

BP（Back Propagation）神经网络，即反向传播神经网络，是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络。它主要由输入层、隐藏层（可为多层）和输出层构成。输入层负责接收外界输入的各种影响电力系统负荷的特征信息，例如历史负荷数据、日期类型（工作日、节假日）、气象数据（温度、湿度、风力等）、时间序列信息等。这些数据通过神经元之间的连接权重传递至隐藏层，隐藏层利用激活函数对输入数据进行非线性变换，挖掘数据深层次特征，增强模型的表达能力，然后再将处理后的信息传递至输出层，输出层最终给出预测的电力系统短期负荷值。

在训练阶段，BP 神经网络依据已知的历史负荷数据及相应的影响因素样本，采用随机初始化的连接权重，首先进行正向传播计算预测值，接着通过对比预测值与真实值之间的误差，利用误差反向传播算法，从输出层开始，逐层调整神经元之间的连接权重，使得误差不断减小，模型不断优化，直至达到预设的训练停止条件，如达到一定的训练轮次、误差低于设定阈值等，此时的 BP 神经网络便具备了对电力系统短期负荷的预测能力。

二、预测流程

数据收集与预处理：收集海量的历史电力系统负荷数据以及与之相关的各类影响因素数据，这是构建精准预测模型的基石。由于原始数据可能存在噪声、缺失值或异常值，所以需要进行预处理。采用数据清洗技术去除明显异常的数据，利用插值法等填补缺失值，再通过标准化或归一化方法将不同量级的数据统一到一个可比的范围内，确保数据质量，为后续模型训练提供可靠的输入。
模型构建与训练：根据实际需求确定 BP 神经网络的结构，包括输入层神经元个数（与输入特征维度对应）、隐藏层层数及各隐藏层神经元个数、输出层神经元个数（通常为 1，代表预测的负荷值）。初始化网络权重后，将预处理后的训练样本数据输入网络进行训练，通过不断调整权重，使网络对训练样本的预测误差逐渐减小，学习到负荷与影响因素之间的内在规律。
模型验证与优化：采用独立于训练样本的验证集数据对训练好的模型进行验证，评估模型的预测性能，常用的评估指标有均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。若验证结果不理想，可通过调整网络结构、改变激活函数、优化训练算法等多种方式对模型进行优化，如增加隐藏层神经元数量以提高模型复杂度，尝试不同的激活函数（如 Sigmoid、ReLU 等）挖掘数据更好的非线性特性，采用自适应学习率策略加速训练过程并避免陷入局部最优。
负荷预测：经过验证与优化后的 BP 神经网络模型便可用于实际的电力系统短期负荷预测。将实时采集到的最新影响因素数据按照预处理方式进行处理后，输入到模型中，模型迅速输出预测的未来短期内电力系统负荷值，为电力调度部门提供决策依据。

三、优势

强大的非线性映射能力：电力系统负荷受多种复杂因素影响，呈现高度非线性关系，BP 神经网络能够通过隐藏层的非线性变换，精准捕捉这些复杂的非线性关联，从而对负荷进行准确预测，相较于传统线性预测方法优势明显。
自学习与自适应能力：随着新的负荷数据及影响因素数据的不断积累，BP 神经网络可以持续学习，自动调整权重，适应电力系统运行过程中的变化，如季节更替、经济发展导致的用电模式改变等，始终保持较好的预测性能。
多因素综合考虑：能够将历史负荷、气象、日期等多种因素同时纳入模型考量，全面反映影响负荷的各类条件，避免单一因素预测的局限性，使预测结果更加贴合实际。

四、挑战

过拟合风险：由于 BP 神经网络结构相对复杂，若训练样本数量不足或模型复杂度过高，容易出现过拟合现象，即模型对训练样本过度学习，导致在验证集和实际应用中的预测性能下降，虽然可通过正则化等方法缓解，但仍需谨慎处理。
对训练数据的依赖：模型的性能高度依赖高质量的训练数据，若数据存在较大误差、不完整或代表性不足，会直接影响预测准确性，而且获取全面且准确的电力系统相关数据在实际操作中存在一定难度。
训练时间长：BP 神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源和时间，尤其是当网络结构复杂、训练样本多的时候，这对于实时性要求较高的电力系统短期负荷预测任务来说，是一个需要克服的问题。

五、发展前景

随着大数据、人工智能、云计算等技术的飞速发展，使用 BP 神经网络进行电力系统短期负荷预测有望迎来更广阔的发展前景。一方面，大数据技术将提供海量、多元、实时的电力系统数据，包括更精细的用户用电行为数据、分布式能源接入数据等，丰富模型的输入，进一步提升预测精度；云计算技术能够提供强大的计算能力，加速 BP 神经网络的训练与预测过程，满足实时性要求；人工智能领域的不断创新，如结合深度学习的新型神经网络架构、优化算法等，将持续优化 BP 神经网络在电力系统负荷预测中的应用，使其更加智能、高效。另一方面，与其他预测方法或模型的融合将成为趋势，通过取长补短，如与时间序列分析方法、专家系统相结合，打造更加稳健、精准的电力系统短期负荷预测体系，为电力行业的高质量发展保驾护航。

📚2 运行结果

部分函数代码：

function main()

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    month = 12;  %训练月份
    day_start = 5; %开始日期
    day_len = 5;  %训练天数
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
    file_path = '2018负荷预测数据';
    map_maxmin = [];
    output = [];

    for day = day_start:1:(day_start + day_len - 1)
        [raw_data, raw_max ,raw_min] = read_load_data_from_excel(file_path, month ,day);
        data_temp =  my_map(1, raw_data, raw_max, raw_min, 1, 0);
        map_maxmin = cat(1, map_maxmin, [0 1]);
        output = cat(1, output, data_temp);
        target_day = day + 1;
    end

    [target_data, target_max, target_min] = read_load_data_from_excel(file_path, month ,target_day);
    t_d =  my_map(1, target_data, target_max, target_min, 1, 0);

    net = newff(map_maxmin, [6,40,1], {'tansig','logsig','purelin'}, 'traincgf');

    net.trainParam.epochs = 1000000;%设置最大迭代次数
    net.trainParam.goal = 0.001;%设置神经网络的训练的目标误差
    net.trainParam.lr = 0.1;%学习率

    goal_net = train(net, output, t_d);%训练神经网络，返回训练好的网络和误差记录

    Y = sim(goal_net, output);
    goal = my_map(0, Y', target_max, target_min, 1, 0);
    
    t=1:1:96;
    plot(t,target_data,t,goal,'r')

    goal'