【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力，具体为基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法。
技术介绍
0、
技术介绍
：
1、随着电网智能化的发展，对电网经济运行和能源调度的要求越来越高。而电网负荷预测作为一个重要的技术手段，得到了广泛的应用。
2、传统的电网负荷预测方法主要采用统计学方法和回归分析方法。这些方法需要进行大量的数据处理和特征工程，通常需要手动选择和提取特征，并且预测精度有一定的限制。这是因为电网负荷存在复杂的非线性关系，传统方法难以准确捕捉这种复杂模式。
技术实现思路
1、针对
技术介绍
所述的不足，本专利技术提供基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法。具体如下：
2、基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法：通过电脑做如下操作，
3、步骤1：数据准备：准备历史电网负荷数据集，并将其划分为训练集和测试集；
4、步骤2：数据预处理：对数据进行清洗和预处理，包括删除异常值、缺失值填充、归一化等，以保证数据的可靠性和标准化；
5、步骤3：特征提取：从历史负荷数据集中提取有用的特征，包括时间戳、季节性、天气状况等信息，以及先前时间点的负荷值等；
6、步骤4：网络构建：构建多层感知机(mlp)神经网络结构，包括输入层、若干隐藏层和输出层；确定每层的节点数量和激活函数，并针对问题的复杂性和规模进行适当的调整；
7、步骤5：网络训练：使用训练集对mlp神经网络进行训练，通过反向传播算法来调整网络的权重和偏置，以使网络能
8、步骤6：模型评估：使用测试集评估训练好的mlp模型的性能，计算预测结果与实际负荷之间的误差指标，如均方根误差(rmse)、平均绝对误差(mae)等；
9、步骤7：预测应用：使用训练好的mlp模型进行电力负荷的预测；将未来的特征输入到训练好的网络中，通过前向传播计算得到相应的预测结果。
10、训练集应包含足够的历史数据，以便模型能够学习到数据的规律和特征。同时，训练集还需要保证样本的多样性和充分性，以提高模型的泛化能力。训练集中的历史电网负荷数据应不少于5万条。
11、测试集中的数据通常不包含在训练集中，并且要保证与实际情况相符合，以评估模型的实际预测精度。
12、历史电网负荷数据集、训练集和测试集分别是电网负荷预测模型训练和测试所需的数据集合。其中历史电网负荷数据集是模型训练和测试的基础，而训练集和测试集则是从历史数据中划分出来的数据子集，用于训练和测试电网负荷预测模型。
13、数据预处理的目的是将原始数据转换为更易于分析和建模的形式，同时消除数据中的噪声和不必要特征，提高模型的可靠性和泛化能力。
14、所述标准差方法，是假设数据服从正态分布，可以计算数据的均值和标准差，然后根据人工设定的标准差阈值范围来判断是否为异常值，并进行删除。
15、所述箱线图方法，是使用箱线图可以可视化数据的分布情况，通过判断离群点的位置来确定异常值，并将其删除。
16、所述均值填充：使用特征列的平均值来填充缺失值。
17、中位数填充：使用特征列的中位数来填充缺失值。
18、有益的技术效果
19、本专利技术方法具有如下特点：
20、高预测准确度：神经网络具有强大的建模能力，能够自动提取和组合特征，并对电网负荷的复杂关系进行建模。相比传统的统计学方法和回归分析方法，神经网络在非线性问题上表现优异，可以提供更准确的负荷预测结果。
21、自适应性和泛化能力：神经网络能够根据实际数据自适应地调整模型参数，适应不同时间尺度、季节和天气条件下的负荷变化。它还具有良好的泛化能力，即能够对新的、未见过的数据进行预测。
22、特征提取和组合能力：通过训练，神经网络可以自动地从原始输入数据中提取和组合有用的特征，无需手动进行特征工程。这样可以减少人工干预，同时提高了预测模型的鲁棒性和适应性。
23、实时性和灵活性：神经网络模型可以在实时或近实时的情况下进行负荷预测，帮助电网运营人员及时做出调度决策。此外，神经网络模型的灵活性使得可以根据需要进行模型更新和调整，以适应电网运行的变化。
24、可扩展性：随着数据量的增长和计算资源的提升，神经网络模型可以相对容易地进行扩展和优化，以提高预测性能。这使得它在面对复杂的电网系统、大规模负荷预测和预测精度要求的增加时具备应对能力。
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1.基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法，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提高电网负荷预测精度的方法，其特征在于：在步骤1中，历史电网负荷数据集是指采集的过去一段时间内的电网负荷数据，具体包括以天、小时和/或分钟为单位进行采集和存储；换言之，历史电网负荷数据包含电网负荷的时间序列信息——在每个时间点的负荷值、时间戳、日期、季节性、天气；
3.根据权利要求1所述的基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法，其特征在于：在步骤2中，数据清洗，是指对数据进行检查、修正和删除异常、不准确、重复、缺失或无关数据的过程，以保证数据的质量和准确性；
4.根据权利要求1所述的基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法，其特征在于：在步骤2中，所述删除异常值，是指通过识别和检测数据中的异常值，并将其从数据集中移除的过程；删除异常值的方法为标准差方法或/和箱线图方法：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络提高电网负荷预测精度的方法，其特征在于：在步骤3中，时间戳，是指年份、月份、日期、星期几、小时和/或分钟；
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