HJSFXYXB23基于BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究奚莉莉,李程(安徽扬子职业技术学院电气工程学院,安徽芜湖241000)[摘要]针对电力负荷的非线性变化特点,将BP神经网络应用于短期电力负荷预测领域,基于电力负荷的历史统计数据,同时考虑两个气象因素(温度、湿度)和不同日期类型(月份、工作日、周末、节假日)的影响,建立了一种高效的自学习预测模型,逐层提取负荷数据、气象数据和日期类型三者之间潜在的非线性特征.实验结果表明,经过训练的BP神经网络模型能够挖掘出短期电力负荷的深层变化模式,从而实现对未来电力负荷的精确预测.[关键词]BP神经网络;短期电力负荷预测;非线性特征[doi]10.19575/j.cnki.cn42-1892/g4.2023.03.005[中图分类号]TP183[文献标识码]A[文章编号]2096—3734(2023)03—0023—04电力系统的正常稳定运行对于国家建设和人民生活至关重要.电力负荷预测在电力系统规划、建设和调度中扮演着不可或缺的角色.通过提高电力负荷预测的准确性,可以有效提升电力系统的运行效率,并大幅降低运营成本[1].尤其是短期电力负荷预测,能够为水电调度、机组启停、水火协调等提供关键的参考依据.随着经济政策、人类活动和气象条件等多种因素多个因素对电力负荷的影响日益显著,负荷的变化趋势越来越复杂.传统的统计学方法已经无法满足日益提高的电力负荷预测精确度要求.针对电力负荷的非线性变化特点,本文将研究基于BP神经网络模型的短期电力负荷预测方法.1短期电力负荷预测电力负荷预测是基于对电力负荷历史变化规律的分析,用以预测电能用户在未来特定时刻或时段所需的电力负荷.根据预测时间周期的不同,可以将电力负荷预测划分为四类:超短期负荷预测、短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测.超短期负荷预测的时间跨度为几分钟到几小时,短期负荷预测的时间跨度为数天到数周,而中期负荷预测和长期负荷预测的时间跨度则从数月到数年不等[2].负荷预测的工作核心在于搜集丰富的历史负荷数据及其相关数据,并对这些数据进行预处理[3];工作目标在于采用有效算法建立科学的预测模型,以精确地拟合潜在的电力负荷变化规律.通过不断修正算法和模型,提高负荷预测的精度,确保预测的准确性和可靠性.传统的电力负荷预测方法主要有时间序列和回归分析两种[4].时间序列方法通过曲线拟合历史负荷数据,建立模型并预测.该方法的优势在于预测结果能够呈现出连续的变化趋势,时间复杂度较低.然而,这种方法只考虑了时序因素,未考虑其他对预测结果可能产生潜在影响的因素,...
