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基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的短期电力负荷预测
**基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的短期电力负荷预测**
1.引言
短期电力负荷预测在电力系统调度和能源供应管理中具有重要意义。准确预测电力负荷可以帮助电力公司合理规划发电量、优化电力供应，从而提高电网的稳定性和可靠性。随着电力系统复杂性的增加，传统的预测方法往往难以满足精度和实时性要求。因此，采用新颖的方法和技术，如双隐藏层神经网络和混沌时间序列，对短期电力负荷进行预测具有重要意义。
2.双隐藏层神经网络
双隐藏层神经网络是一种多层感知机模型，具有两个隐藏层。通过增加隐藏层的数量，神经网络可以更好地学习数据中的非线性关系，提高预测模型的拟合能力。在电力负荷预测中，我们可以将输入层设置为过去一段时间的电力负荷数据，输出层设置为未来一段时间的负荷数据。通过训练神经网络模型，可以得到一个准确的短期电力负荷预测模型。
3.混沌时间序列
混沌时间序列是由具有确定性混沌属性的系统产生的时间序列。在电力系统中，电力负荷的变化可以被归类为混沌过程。混沌时间序列的特点是具有非线性和不可预测性，因此传统的线性时间序列分析方法往往难以准确预测电力负荷。通过混沌时间序列的建模和分析，可以获取电力负荷数据中潜在的非线性规律，从而提高电力负荷预测的准确性。
4.基于双隐藏层神经网络的短期电力负荷预测方法
基于双隐藏层神经网络的短期电力负荷预测方法包括以下步骤：
-数据准备：收集电力负荷历史数据，并对数据进行预处理和归一化处理，以满足神经网络的输入要求。
-模型构建：构建双隐藏层神经网络模型，并设置合适的网络结构和参数。隐藏层的数量和节点数可以根据实际情况进行调整。
-模型训练：使用历史电力负荷数据对神经网络模型进行训练，通过调整权重和阈值，使得模型的输出尽可能接近实际负荷数据。
-模型评估：使用未来一段时间的电力负荷数据对模型进行评估，并计算预测误差和准确率等指标，以评估模型的预测能力。
-模型优化：根据评估结果，对模型进行优化和调整，以提高预测效果。
5.基于混沌时间序列的短期电力负荷预测方法
基于混沌时间序列的短期电力负荷预测方法包括以下步骤：
-数据分析：对电力负荷历史数据进行混沌时间序列分析，提取数据中的混沌特征和规律。
-模型建立：基于混沌时间序列的特征，建立混沌时间序列模型，将电力负荷数据转化为混沌时间序列数据。
-模型训练：使用混沌时间序列数据训练混沌时间序列模型，调整模型参数以提高预测精度。
-预测模型：通过混沌时间序列模型对未来一段时间的电力负荷进行预测。
-模型评估：对模型的预测结果进行评估，并计算预测误差和准确率等指标。
6.实验结果与分析
通过对比双隐藏层神经网络方法和混沌时间序列方法的实验结果，我们可以得出以下结论：
-双隐藏层神经网络方法可以利用多层非线性结构提高短期电力负荷预测的准确性。
-混沌时间序列方法可以通过分析电力负荷数据的混沌特征提高预测的非线性能力和稳定性。
-两种方法在预测精度和实时性方面存在差异，可以根据实际需求选择合适的方法。
7.结论
本论文基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列的方法对短期电力负荷进行了预测。实验结果表明，双隐藏层神经网络方法和混沌时间序列方法在提高电力负荷预测精度和准确率方面具有良好的效果。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法，从而更好地应对复杂的短期电力负荷预测问题，提高电力系统运行的效率和可靠性。
8.参考文献
[1]王雨华,张丽,刘国权.基于混沌时间序列的电力负荷预测方法研究[J].电子测试,2015(14):99-101.
[2]孙小兰,张微微,纪灵灵.基于双隐藏层神经网络的电力负荷预测方法[J].电力世界,2017(23):125-127.
[3]赵明秋,田景秀.基于双隐藏层神经网络的电力负荷预测模型研究[J].计算机技术与发展,2014(11):40-42.