matlab0957 电力负荷预测算法设计

项目介绍

电力系统的建设是面向用户的，电力系统存在的目的是为用户输出稳定可靠的电能，并且能够尽可能容纳更多的负荷，对大多数干扰具备鲁棒性。由于电能的输送过程是一个动态多变的过程，因此，电力系统负荷的分配也是一个动态过程，实现负荷的有效规划，能够提高电能质量和电网的资源利用度。对于电力系统的负荷分配而言，电力负荷的预测是基础，因此，研究实时负荷预测方法对于维护电力系统的可靠运行和动态规划具备重要价值。 BP神经网络具备自主学习能力，通过设计输入输出和隐含层，可以实现输入到输出的映射，并且在样本量充足的情况下，一个三层神经网络可以拟合任意非线性问题。而在本文的研究中，影响电力负荷的因素很多，温度是影响用户用电量的重要因素，温度对用电量的影响最为直接的是体现在日负荷变化上，通过这样的变化作为输入，实现对未来负荷的预测验证。 为了实现BP神经网络对电力负荷的预测，本文首先对BP神经网络算法的基本原理、网络模型以及学习和误差研究。由单层神经网络进一步分析多层神经网络的应用。建立电力负荷预测体系， 构造BP神经网络结构，包括初始神经元的确定、隐含神经层的选择以及激励函数的选择，都是影响预测结果的重要因素。其次是预测网络的训练和测试样本的验证，实验过程中还需要通过调整参数来达到理想的预测效果。为了更好的证明本文研究的有效性，本文选择RBF神经网络和基本的单层神经网络来做为对比实验，以更好地辩证研究效果。通过本文研究理论与研究实验结果表明，本文设计的电力负荷预测系统能够满足实际应用需求，为电力负荷预测提供有效快速的解决方案。