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基于NARX神经网络的电力负荷中期预测
基于NARX神经网络的电力负荷中期预测
摘要：
电力负荷中期预测在电力系统规划和运营中发挥着重要的作用。准确预测电力负荷可以帮助电力公司优化电力生产计划和电网运行，提高能源利用效率和供电可靠性。本文基于非线性自回归外部输入(NonlinearAutoregressivewitheXogenousInputs,NARX)神经网络模型，提出一种用于电力负荷中期预测的方法。实验结果表明，该方法在电力负荷中期预测方面具有较高的准确性和预测效果。
1.引言
电力负荷中期预测是指在数小时至数天的时间范围内对电力负荷进行预测。这种预测对于电力系统规划、电力市场交易和电网调度等方面具有重要意义。传统的电力负荷中期预测方法通常基于统计模型或时间序列模型，但这些方法在处理非线性和动态特性方面存在一定的局限性。因此，引入神经网络模型进行电力负荷中期预测成为一种有希望的方法。
2.NARX神经网络模型
NARX神经网络模型是一种具有外部输入的非线性自回归模型。该模型通过将当前时刻的输入和过去时刻的输出作为输入，利用神经网络的权重和偏置来进行非线性映射，从而实现中期负荷的预测。NARX模型的输入包括历史负荷数据、天气数据、节假日等外部因素。
3.数据预处理
在使用NARX神经网络模型进行电力负荷中期预测之前，需要对预测所需的数据进行预处理。首先，对原始负荷数据进行清洗，排除异常值和缺失值。然后，对负荷数据进行归一化处理，将其缩放到0-1范围内，以提高神经网络的训练效果。最后，将负荷数据和外部因素数据按照时间序列进行整理，构建神经网络训练数据。
4.NARX神经网络模型训练
在进行NARX神经网络模型训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集。通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。训练集用于模型的训练和参数调整，测试集用于评估模型的预测性能。在模型的训练过程中，采用基于梯度下降的反向传播算法来调整神经网络的权重和偏置。
5.实验结果与分析
本文以某地区的电力负荷数据为例，采用NARX神经网络模型进行中期负荷预测。实验结果表明，在合适数量的隐藏层神经元和适当的学习率下，NARX模型具有较高的预测准确性和稳定性。与传统的统计模型相比，NARX模型能够更好地捕捉电力负荷的非线性和动态特性，提高预测效果。
6.结论
本文基于NARX神经网络模型提出了一种用于电力负荷中期预测的方法，并进行了实验验证。实验结果表明，NARX模型具有较高的预测准确性和预测效果。该方法为电力公司优化电力生产计划和电网运行提供了一种有效的手段。未来的研究可以进一步优化NARX模型的结构和参数，并将其应用于更大规模的电力负荷中期预测。