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基于混沌神经网络的电力负荷短期预测的中期报告
一、研究背景
电力负荷预测是电力系统调度和运行的重要组成部分。准确的负荷预测能够提高电力系统的调度和运行效率，优化电力资源配置，降低系统运行成本，提高电力系统的可靠性和稳定性。短期负荷预测通常指1-24小时内的负荷预测，在电力市场交易、电力系统调度和电力设备运行等方面具有广泛应用。
基于混沌神经网络的电力负荷短期预测是一种新型的负荷预测方法，具有良好的非线性逼近能力和强大的泛化能力。其中，混沌神经网络由于其动态性和自适应性，可以用来建立非线性模型，用于处理具有复杂非线性特征的负荷数据。
二、研究目的
本文旨在探究基于混沌神经网络的电力负荷短期预测方法，并使用实际数据验证其预测效果。具体研究目标如下：
1.构建混沌神经网络模型，建立电力负荷短期预测模型；
2.收集并预处理实际电力负荷数据；
3.将预处理后的数据用于混沌神经网络中进行训练和测试；
4.评价混沌神经网络的预测效果，与传统预测方法进行比较；
5.基于实验结果，分析混沌神经网络模型的优缺点，提出改进建议。
三、研究内容和进展
1.混沌神经网络模型建立
本研究采用基于混沌神经网络的电力负荷短期预测方法。该方法结合了混沌理论和神经网络技术，具有好的性能和动态特性，可以对具有复杂非线性特征的电力负荷数据进行预测。
2.实际数据采集
数据的收集和预处理对于混沌神经网络的训练和测试十分重要。本研究使用了某电力公司一年的电力负荷数据，包括每小时负荷数量、温度、湿度、天气状况等指标。
3.模型训练和测试
本研究使用MATLAB软件中自带的神经网络工具箱，建立混沌神经网络模型，将实际数据作为网络的输入和输出，进行网络训练和测试。其中，采用了交叉验证法和均方误差作为网络性能评价指标。
4.实验结果评价
本研究对混沌神经网络模型进行性能评价，并将其与传统的支持向量机、神经网络等方法进行对比分析。结果表明，本研究所提出的基于混沌神经网络的电力负荷短期预测方法具有较高的预测精度和可靠性。
四、预期结果和意义
本研究旨在研究基于混沌神经网络的电力负荷短期预测方法，并使用实际数据验证其预测效果。预计可以得到以下结果：
1.构建基于混沌神经网络的电力负荷短期预测模型；
2.验证该模型的预测效果，并与传统预测方法进行比较；
3.基于实验结果，分析混沌神经网络模型的优缺点，提出改进建议；
4.探讨基于混沌神经网络的电力负荷短期预测方法在实际应用中的意义和价值。
五、参考文献
1.陈山枝，王春雷.基于混沌理论和神经网络的电力负荷预测[J].中国电机工程学报，2015，35(12)：2911-2917。
2.江炜.电力负荷短期预测方法研究及应用[D].昆明:昆明理工大学,2017.
3.徐丽，谭伟南，荣淑剑，等.基于支持向量回归的电力负荷短期预测研究[J].电力系统自动化，2015，39(11)：96-102。
4.鄢爱英，李培根，贺曼，等.混沌神经网络在电力负荷预测中的应用[J].电力电子技术，2012，46(4)：53-58。