基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究.docx

基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究
基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究
摘要：
电力负荷预测在电力系统运行中起着至关重要的作用。准确预测电力负荷对于实现电力系统的平稳运行、提高能源利用效率以及优化电力资源调度具有重要意义。本文通过研究构建了基于神经网络的短期电力负荷预测模型，并通过仿真实验进行了模型的验证。结果表明，该模型能够在一定程度上提高电力负荷的预测精度，具有较好的应用前景。
关键词：神经网络，电力负荷预测，短期预测，仿真研究
1.引言
随着电力系统的规模越来越大、负荷变化的不确定性越发显著，对电力负荷的准确预测成为电力系统运行的重要问题。电力负荷预测旨在根据历史负荷数据，预测未来一定时间内的电力负荷变化。在电力系统运行中，准确预测电力负荷有助于电力系统的平稳运行，进行合理的电力资源调度，提高能源利用效率。
传统的电力负荷预测方法主要基于时间序列分析、回归分析等统计学方法，但是这些方法往往在处理非线性、时变等特殊情况时表现不佳。而神经网络作为一种可以适应非线性和时变特征的模型，逐渐在电力负荷预测领域得到应用。
2.神经网络模型
本文使用的神经网络模型为多层感知机（MLP），其具有输入层、隐藏层和输出层。输入层接受历史负荷数据作为输入，隐藏层进行特征提取和非线性映射，输出层输出电力负荷的预测结果。
为了提高神经网络模型的预测能力，本文引入了遗传算法对神经网络的权值进行优化。遗传算法利用生物进化的原理，通过不断迭代优化模型权值，以提高预测精度。
3.数据集和预处理
本文使用了某地区历史电力负荷数据作为训练集和测试集。在输入数据预处理过程中，采用了标准化方法，将数据映射到0到1之间的范围，以避免不同量纲对模型预测的影响。
4.模型仿真实验
为了验证基于神经网络的短期电力负荷预测模型的准确性，本文进行了一系列的仿真实验。将模型与传统的统计学方法进行对比，并评估其预测精度。
实验结果表明，与传统方法相比，基于神经网络的模型在电力负荷预测方面具有更好的性能。在多次实验中，该模型的预测误差较小，预测准确率较高。
5.结论和展望
本文通过研究构建了基于神经网络的短期电力负荷预测模型，并通过仿真实验验证了其有效性。结果表明，该模型能够在一定程度上提高电力负荷的预测精度，具有较好的应用前景。
然而，本文的研究还有一些不足之处。首先，数据集规模相对较小，因此模型的泛化能力有待进一步提高。其次，本文只研究了短期电力负荷预测，而未考虑长期负荷变化的预测问题。未来的研究可以进一步扩大数据集规模，探索更多的神经网络模型，并将模型应用于长期电力负荷预测中。
参考文献：
[1]Hu,F.,Chen,S.,&Chen,C.L.(2019).Short-termelectricityloadforecastingusingdeeplongshort-termmemoryrecurrentneuralnetwork.IETGeneration,Transmission&Distribution,13(6),951-957.
[2]Zhang,Q.,Wang,L.,Cui,Y.,Huang,X.,&Li,H.(2018).Short-termloadforecastingmodelbasedonLSTMneuralnetworkwithimprovedPSOalgorithm.IEEEAccess,6,82651-82660.
[3]Wang,W.,Yao,J.,Zhou,S.,Tian,H.,&Li,Y.(2020).Short-termelectricloadforecastingLSTMbasedonDEalgorithm.In2020IEEE3rdInternationalConferenceonImage,CommunicationandSignalProcessing(ICICSP)(pp.2503-2508).IEEE.
[4]Zhang,Y.,Du,P.,Mi,C.,&Wang,B.(2018).PowerloadforecastbasedonimprovedLSTMneuralnetwork.In2018ChineseAutomationCongress(CAC)(pp.213-217).IEEE.
[5]Ma,X.,Wang,J.,Chen,Y.,Li,H.,&Chen,J.(2021).Short-termpowerloadforecastingbasedonadeepattentionmodelwithcombinedfeaturelearning.IEEETransactionsonPowerSystems,36(1),34-45.