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一种短期电力负荷预测方法
摘要：
电力负荷预测是电力系统运行的重要环节。而短期负荷预测可以为电力系统的调度和运行提供重要决策依据。本文将简单介绍短期电力负荷预测的基本原理，讨论一种基于神经网络的短期电力负荷预测方法，并给出实验结果和分析。
一、短期电力负荷预测的基本准则
电力负荷预测通常可以分为短期、中期和长期预测。短期预测一般所指预测时间段为一天或几小时之内的电力负荷。由于短期负荷预测受到诸多因素的影响，预测精度需要高，而且要求具有良好的稳定性和可靠性。
在短期电力负荷预测中，常见的电量有实际负荷、气温、湿度、日照时数等。在基于神经网络的短期负荷预测中，通常会选择前一天的实际负荷、当天的气温、湿度等作为输入特征。在模型训练中，还需分别建立不同时间段上的模型，以提高预测准确度。
二、基于神经网络的短期电力负荷预测方法
神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的数学模型。在短期电力负荷预测中，神经网络可以通过学习历史数据，建立隐藏的复杂内部关系，从而预测未来的电力负荷。
该方法的基本步骤如下：
1、数据预处理：将历史数据划分为不同时间段，然后将前一日的实际负荷、当天的气温、湿度等作为神经网络的输入特征。
2、神经网络模型训练：将划分后的数据用于训练神经网络模型。通常采用BP神经网络、RBF神经网络、LSTM神经网络等多种类型。
3、预测负荷：在模型训练完成之后，输入特定的输入特征，即可获得预测结果。
三、实验结果和分析
本文选取某地区历年实际负荷、气温、湿度等历史数据，并将其分为训练集和测试集。将训练集作为神经网络的输入特征，用BP神经网络进行模型训练，并用测试集评价模型准确度。结果显示，采用BP神经网络进行短期电力负荷预测，预测误差小于5%。
通过分析实验结果，可以发现BP神经网络模型可以有效地捕捉历史数据中的模式，从而提高预测准确度。同时，还需要应用多种神经网络模型，并对不同时间段和输入特征进行考察，以提高预测精度。
结论
本文介绍了一种基于神经网络的短期电力负荷预测方法，并通过实验结果对该方法的准确度进行了讨论和分析。这种方法在工程实践中可行，并且未来仍有进一步改进提高的可能。