负荷预测神经网络法

本科生毕业设计（论文）

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年 月 日

电力系统整点负荷预测研究

摘要

短期负荷预测在电力系统中有着举足轻重的作用，是电力系统最基本的工作之一，准确的负荷预测为电力系统的稳定，可靠，经济的运行提供了便利条件。随着我国电力经济进一步发展，负荷预测对电力系统的经济效益和国民经济的影响越来越大。负荷预测的精度的保证成为现在电力科学人员的重要工作，负荷预测误差大直接导致导致成本增加，电力系统调度难度变大等后果。

本文简单阐述电力系统负荷预测的内容，负荷的特点。并介绍几种国内外所用的短期负荷预测的方法和发展趋势，比较其优缺点，说明人工神经网络在处理短期负荷预测这类问题有自适应，自主学习的优点。本文将利用人

第３０卷第１期

２０ｉｏ年１月

文章编号：１０００－６７８８（２０１０）０１—０１５７－１０Ｓｙｓｔｅｍｓ系统工程理论与实践Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ—Ｔｈｅｏｒｙ＆Ｐｒａｃｔｉｃｅ中图分类号：ＴＭ６１４文献标小．ｈ－－叼．．ＡＶ０１．３０，Ｎｏ．１Ｊａｎ．，２０１０

基于改进粒子群一模糊神经网络的短期电力负荷预测

师彪 ，李郁侠 ，于新花ｚ，闫旺

（１．西安理工大学水利水电学院，西安７１００４８；２．青岛科技大学高职业技术学院，青岛２６１０００）

摘要为了提高短期电力负荷预测精度，提出了改进的粒子群一模糊神经网络混合优化算法．用改

进的粒子群训练神经网络，实现了模糊神经网络参数优化．建立了基于该优化算法的短期负荷预测

模型，综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素，利用贵州电网历史数据进行短期负荷预

测．仿真表明，该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、ＢＰ神经网络法、粒子群一

ＢＰ算法和粒子群一模糊神经网络方法，该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点，改善

了模糊神经网络的泛化能力， 提高了电网短期负荷预测的精度，各日预测负荷的平均百分比误差可

控制在１．２％以内．该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测．

关键词短期负荷预测；ＭＰＳＯ—ＦＮＮ算

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507

109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 1

人工神经网络评价法 第一节 思想和原理

在当今社会，面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案。由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。为了解决这些问题，人们提出模拟人脑的神经网络工作原理，建立能够“学习”的模型，并能将经验性知识积累和充分利用，从而使求出的最佳解与实际值之间的误差最小化。通常把这种解决问题的方法称之为人工神经网络（Artificial Neural Network）。

人工神经网络主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。各种实验与研究表明：人类的大脑中存在着由巨量神经元细胞结合而成的神经网络，而且神经元之间以某种形式相互联系。人工神经网络的工作原理大致模拟人脑的工作原理，它主要根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入与输出之间的内在联系，从而求取问题的解。人工神经网络反映了人脑功能的基本特性，但并不是生物神经系统的逼真描述，只是一定层次和程度上的模仿和简化。强调大量神经元之间的协同作用和通过学习的方法解决问题是

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

西安工业大学北方信息工程学院

本科毕业设计（论文）

题目：基于BP神经网络的短期电力负荷预测

系 别 电子信息工程系 专 业 电气工程及其自动化 班 级 B070307 姓 名 宋 亮 学 号 B07030716 导 师 张荷芳 焦灵侠

2011年6月

毕业设计（论文）任务书

系别 电子信息系 专业 电气工程自动化 班 b070307 姓名 宋亮 学号 b07030716 1.毕业设计（论文）题目： 基于bp神经网络的短期电力负荷预测 2.题目背景和意义：电力系统是由电力网、电力用户组成，其作用就是对各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎标准要求的电能，以随时满足负荷要求。但是由于电力的生产与使用具有其特殊性，即电能是不能储存的。这就要求系统发出电力随时紧跟系统负荷的变化动态平衡，否则，就会影响供用电的质量。电力系统负荷预测因此发展起来，成为工程科学中重要的研

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

人工神经网络学习心得

时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。

我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。

接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……

过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减