基于人工神经网络的聊城电网负荷预测研究的开题报告.docx

基于人工神经网络的聊城电网负荷预测研究的开题报告
一、选题背景
全球经济和人口的快速增长引起了对能源消耗的紧迫关注。聊城市作为山东省的一个重要城市，其电网的负荷预测越来越重要。电力是现代社会的必需品，保持聊城电网的稳定运行需要准确预测负荷情况，以确保供电能满足需求，同时还考虑到节能减排。因此，基于人工神经网络的负荷预测方法具有极大的实用价值。
二、研究目的和意义
聊城市的电力负荷预测对电力系统运行和规划具有重要的参考价值，能够帮助电力企业有效地规划电网能力、优化供电计划、提高调度能力，以及节约能源和降低污染。基于人工神经网络的电力负荷预测方法具有很强的处理能力、适应性和迭代优化能力，在电力负荷预测领域有广泛应用。因此，本研究的目的是构建一个基于人工神经网络的聊城电网负荷预测模型，并通过实验证明其准确性和可靠性，以为电力系统的规划和调度提供有效的支持。
三、研究内容和方法
（一）研究内容
本研究将分别从以下两个方面进行探讨：
1.分析聊城市电力负荷的相关因素和各种影响因素的变化趋势，并建立趋势方程；
2.构建基于人工神经网络的负荷预测模型，并通过实验验证其准确性。
（二）研究方法
1.数据的收集和处理：该研究将收集聊城市近几年的电力负荷数据及各种影响因素的数据，包括天气特征、节假日、工作日等因素。对数据进行预处理，包括数据清洗、数据预处理、特征选择等。
2.人工神经网络的建立：本研究将采用BP神经网络模型进行聊城电网负荷预测，优化网络的拓扑结构和参数设置。
3.模型的实现和测试：通过将训练好的模型应用于实际数据中，以验证其预测精度和可靠性。
四、预期成果
本研究预期将得到以下两个方面的成果：
1.构建基于人工神经网络的聊城电网负荷预测模型，并通过实验验证其准确性，为聊城市电力系统的规划和调度提供有力支持。
2.分析聊城市电力负荷的相关因素，建立趋势方程，对电力系统的运行和规划提供参考。
五、研究难点和解决思路
（一）研究难点
1.如何建立可靠的数据预处理和特征选择方法；
2.如何确定BP神经网络的拓扑结构和参数设置；
3.如何评价模型的预测精度和可靠性。
（二）解决思路
1.数据预处理和特征选择的解决思路是基于Python语言的数据清洗和处理库，将利用特征选择算法来选择有效的特征并进行预处理。
2.BP神经网络拓扑结构和参数设置的解决思路是通过试验不同的拓扑结构和参数设置，以获得最优的预测结果。
3.评价模型的预测精度和可靠性的解决思路是通过交叉验证等方法来评估模型的预测准确性和可靠性。
六、进度安排和预算
（一）进度安排
1.数据收集和处理：第1-2个月；
2.基于人工神经网络的负荷预测模型构建：第3-4个月；
3.模型测试与调整：第5-6个月；
4.编写论文和撰写实验报告：第7-8个月。
（二）预算
本研究的预算主要包括以下几个方面：
1.数据收集和处理的预算：1000元；
2.计算机软件和硬件的预算：3000元；
3.论文和实验报告的预算：2000元。
总预算为6000元。
七、参考文献
[1]贺梦龙,郑建富,曹传良.基于改进BP神经网络的电力负荷预测[J].中国电机工程学报,2015,35(05):1063-1071.
[2]祁中磊,赵琳,任成等.电力负荷预测仿真分析[J].电力科技与环保,2013(06):57-60.
[3]王凌云,刘璐,蔡东英.基于神经网络的电力负荷预测研究[J].中国电机工程学报,2010,30(26):152-156.
[4]张瑞,李小红,卢斌.电力负荷预测——BP神经网络的实现[J].现代电子技术,2018,41(18):15-17.
[5]徐乾星,范瑾瑜,刘立英.基于神经网络的电力负荷预测方法研究[J].电网技术,2017(08):2464-2470.