【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力，具体为一种基于神经网络的电网负荷预测方法。
技术介绍
0、
技术介绍
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1、传统电网负荷预测方法包括基于统计学、时间序列和机器学习等方法。这些方法主要基于历史数据来预测未来的负荷需求，以引导电力系统的调度和管理。这些传统预测方法都有其优缺点，需要根据具体场景和应用需求选择适当的方法。例如，基于统计学的方法可以简单且有效地预测负荷，但对数据的平稳性和随机性有较高要求。基于时间序列的方法对于季节性特征和周期性变化有较好的预测能力，但对于突发事件和非线性因素的适应性较差。基于机器学习的方法可以有效地挖掘负荷数据中的复杂关系和非线性特征，但需要大量的数据和模型训练时间。
技术实现思路
1、针对
技术介绍
所述的不足，本专利技术提供一种基于神经网络的电网负荷预测方法。具体如下：
2、一种基于神经网络的电网负荷预测方法，通过电脑做如下操作，
3、步骤1：数据收集和预处理：收集历史电网负荷数据，并进行数据清洗、去噪、插值和归一化处理等。
4、步骤2：特征选择和提取：选择与负荷预测相关的特征：将过去几天或几周的负荷数据，天气条件，时间等作为特征。对这些特征进行预处理，包括：对天气的温度进行平滑处理、进行特征交叉和转换等等，以便能够更好地表示其与负荷之间的关系。
5、步骤3：神经网络模型设计：设计神经网络的拓扑结构、隐藏层数量、隐藏单元数量、激活函数等参数，并根据负荷预测问题的实际情况进行调整和优化。
6、步骤4：
7、步骤5：模型测试和评估：使用测试集来验证和评估模型的性能和表现。可以使用各种指标来衡量模型的准确性、鲁棒性和泛化能力，例如均方根误差(rmse)、平均绝对误差(mae)、平均绝对百分比误差(mape)等。
8、步骤6：模型应用：将训练好的神经网络模型应用到实际场景中，进行负荷预测。可以根据实际需要设置预测时间步长和预测周期，以实现实时或近实时的负荷预测。有益的技术效果
9、本专利技术方法具有如下特点：
10、自适应性强：深度学习模型可以自动进行特征提取和组合，不需要手动选择和设计特征，适应性强。
11、预测精度高：深度学习模型可以处理大规模和复杂的数据，对非线性和长期依赖关系有较好的拟合能力，预测精度相对较高。
12、可解释性强：深度学习模型可以通过可视化工具展示各层神经元的激活情况和特征重要性分布，有助于理解模型的预测过程和结果。
13、扩展性好：深度学习模型可以通过增加网络深度和宽度，或者引入新的神经元类型和卷积核等方式进行扩展，具有较好的可扩展性。
14、数据质量要求低：深度学习模型对于噪声、缺失和异常数据的容错能力较强，可以快速处理原始和不完整的数据。
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1.一种基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：通过电脑做如下操作：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤1具体包括7个步骤，依次为：数据源选择、数据获取、数据清洗和去噪、数据插值、数据归一化、数据划分、数据存储。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤1中的7个子步骤的内容分别为：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤2中所述的特征选择和提取的目的是确定与负荷预测相关的特征、减少噪声和冗余信息，从而提高模型的预测能力；特征选择和提取具体包括5个子步骤，依次为：特征选择、特征预处理、特征提取、特征归一化、特征选择和提取实验。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤2各子步骤的详细内容为：
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤3所述的模型构建和训练包括5个子步骤，依次为：模型选择、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化；
7.根据权利
8.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤4所述的负荷预测和结果评估，包括数据准备、特征工程、负荷预测、结果评估和模型更新和迭代；步骤4是将训练好的模型应用到实际的负荷预测任务中，并对预测结果进行评估的步骤。
9.根据权利要求8所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤4所述的负荷预测和结果评估的具体步骤为：
10.根据权利要求8所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤4所述的负荷预测和结果评估还包括结果可视化：将预测结果进行可视化展示，以便更直观地理解和分析；可以通过折线图、柱状图等方式展示预测结果和实际观测数据，并进行比较和分析；可视化可以帮助决策者更好地理解负荷预测结果，做出相应的决策和调整。
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：通过电脑做如下操作：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤1具体包括7个步骤，依次为：数据源选择、数据获取、数据清洗和去噪、数据插值、数据归一化、数据划分、数据存储。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤1中的7个子步骤的内容分别为：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤2中所述的特征选择和提取的目的是确定与负荷预测相关的特征、减少噪声和冗余信息，从而提高模型的预测能力；特征选择和提取具体包括5个子步骤，依次为：特征选择、特征预处理、特征提取、特征归一化、特征选择和提取实验。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤2各子步骤的详细内容为：
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的电网负荷预测方法，其特征在于：步骤3所述的模型构建和训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊根鑫，杨强，洪杨，马晶，江再玉，陈银江，石文娟，
申请(专利权)人：北京中电普华信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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