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基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究的中期报告
（Abstract）
本文研究基于神经网络的电力系统短期负荷预测方法。我们采用了多层感知器神经网络模型，结合实际数据集进行训练和测试。首先介绍了数据集的来源和标准化处理方法，然后探讨了神经网络模型的结构和参数设置。接着，我们进行了实验比较，并分析了不同参数设置对预测结果的影响。最后，我们对实验结果进行了分析总结，指出了研究的不足之处和未来的改进方向。
（Introduction）
电力系统的负荷预测是电力行业的重要问题之一。短期负荷预测可以帮助电力系统实现合理的调度和运行，将资源最大化地利用，并提高电力供应的质量和效率。神经网络作为一种有潜力的预测方法，已经在许多领域取得了成功。在电力系统负荷预测方面，神经网络也已经开始得到广泛应用，但是其预测准确性和可靠性仍然需要进一步研究。
（Methodology）
我们采用多层感知器（MultilayerPerceptron,MLP）神经网络模型，使用Python编程语言进行开发。数据集来自一家电力公司，包括了2010年至2016年的负荷数据。为了提高预测准确性，我们对数据集进行了标准化处理，以消除不同数据之间的量纲差异。我们使用均方误差（MeanSquareError,MSE）作为预测结果的评价指标，并将训练数据集和测试数据集按4:1的比例划分。
（ExperimentalResults）
我们进行了一系列实验，分别比较了不同神经网络结构、不同学习率和不同迭代次数对预测结果的影响。实验结果表明，使用两个隐藏层比使用一个隐藏层能够获得更好的预测效果，学习率为0.1时效果最好，迭代次数在200-300次时效果最佳。
（Conclusion）
本文研究了基于神经网络的电力系统短期负荷预测方法，采用了多层感知器神经网络模型，并结合实际数据进行训练和测试。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地进行预测，并在预测准确性和可靠性方面具有优势。同时，我们指出了研究中存在的一些不足之处，包括数据集的规模有限和模型参数过多等，需要进一步进行完善和改进。