【正文】 區(qū) 5 到 20 日的整點(diǎn)負(fù)荷作為訓(xùn)練樣本，預(yù)測(cè) 2 2 23 日的整點(diǎn)負(fù)荷。本例不會(huì)因?yàn)闃颖具^小而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定、表達(dá)不充分而陷入局部極小，反而本例樣本很大，這樣增大了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)，增長(zhǎng)了收斂時(shí)間，數(shù)據(jù)過剩導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練慢。激發(fā)函數(shù)分別選用雙曲正切函數(shù) tansing，又稱對(duì)稱的sigmond 函數(shù)，函數(shù)形式如 44 xxeexf11)( ?? （ 44） 隱層到輸出函數(shù)選用純 線性函數(shù) purelin 。39。 在經(jīng)過 3638 次訓(xùn)練之后，達(dá)到了訓(xùn)練目標(biāo)，結(jié)果如圖 51 所示 0 500 1000 1500 20xx 2500 3000 3500104103102101100101102B e s t T r a i n i n g P e r f o r m a n c e i s 0 . 0 0 0 9 9 9 8 5 a t e p o c h 3 6 3 8誤差目標(biāo)訓(xùn)練次數(shù) T r a i nB e s tG o a l 圖 41 訓(xùn)練結(jié)果 輸出結(jié)果再經(jīng)過反歸一化之后，得到了 21 日、 22 日和 23 日的預(yù)測(cè)負(fù)荷數(shù)據(jù)，和實(shí)際負(fù)荷值相比較得出了誤差，如表 4 4 44 所示 表 42 某地區(qū) 21 日負(fù)荷誤差表 單位（ kw） 時(shí)間 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差（ %） 0:00 1847 1:00 1716 2:00 1618 3:00 1623 4:00 1606 5:00 1633 6:00 1805 7:00 1880 8:00 2037 9:00 2146 10:00 2242 電力系統(tǒng)整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 17 11:00 2373 12:00 2058 13:00 2034 14:00 2129 15:00 2118 16:00 2210 17:00 2295 18:00 2318 19:00 2455 20:00 2398 21:00 2304 22:00 2231 23:00 2050 表 43 某地區(qū) 22 日負(fù)荷誤差表 單位（ kw） 時(shí)間 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差（ %） 0:00 1871 1:00 1752 2:00 1702 3:00 1644 4:00 1605 5:00 1670 6:00 1826 7:00 1800 8:00 1854 9:00 20xx 10:00 2060 11:00 2218 12:00 1978 13:00 1938 14:00 20xx 15:00 1991 16:00 2071 17:00 2150 福州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（ 論文） 18 18:00 2216 19:00 2309 20:00 2264 21:00 2210 22:00 2127 23:00 1909 表 44 某地區(qū) 23 日負(fù)荷誤差表 單位（ KW） 時(shí)間 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差（ %） 0:00 1754 1:00 1631 2:00 1586 3:00 1561 4:00 1555 5:00 1593 6:00 1690 7:00 1735 8:00 1913 9:00 2069 10:00 2138 11:00 2288 12:00 1984 13:00 1920 14:00 1968 15:00 1990 16:00 2115 17:00 2275 18:00 2224 19:00 2291 20:00 2218 21:00 2123 22:00 20xx 23:00 1856 電力系統(tǒng)整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 19 負(fù)荷曲線擬合圖如圖 4 43 和 44： 0 5 10 15 20 251500160017001800190020xx21002200230024002500時(shí)間（小時(shí)）負(fù)荷（KW） 圖 42 某地區(qū) 21 日預(yù)測(cè)負(fù)荷擬合圖 0 5 10 15 20 251500160017001800190020xx21002200230024002500時(shí)間（小時(shí)）負(fù)荷（KW） 圖 43 某地區(qū) 22 日負(fù)荷預(yù)測(cè)擬合圖 、 福州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（ 論文） 20 0 5 10 15 20 25160017001800190020xx21002200230024002500時(shí)間（小時(shí)）負(fù)荷（KW） 圖 44 某地 區(qū) 23 日負(fù)荷預(yù)測(cè)擬合圖 預(yù)測(cè)結(jié)果分析 由上述仿真看來， BP 網(wǎng)絡(luò)基本能滿足負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差精度的要求，但仍有問題存在。由于參數(shù)不完整性的問題雖然獲得了一定精度，但由于樣本選取比較嚴(yán)格，所以樣本的需求量比普通的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要大 [15]。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法有著幾個(gè)缺陷，比如收斂速度慢、初始權(quán)值選取的隨機(jī)性、容易陷入局部極小等，但是在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的領(lǐng)域里，它的誤差范圍是在誤差允許范圍之內(nèi)的，而且 BP 算法在非線性逼近方面有其他方法無可比擬的優(yōu)勢(shì)，再一次證明其可行性。電子學(xué)報(bào) .. [2].盧建昌 .基于電力市場(chǎng)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模理論及應(yīng)用研究 .天津：天津大學(xué)博士學(xué)位 論文， 20xx,1516 [3] Niu Dongxiao， Zhang Wenlen． Adjustment grey model for load forecasting of power systems[J]． The Journal of Grey System， 1994， (6)： 127— 134． [4]. 韓鋒 .基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè) .保定：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文， 20xx,6:56. [5] 韓力群．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論 ,設(shè)計(jì)及應(yīng)用 [M]．北京：化學(xué)工業(yè)出版社，20xx． 51— 56 [6]. 劉強(qiáng) .基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè) .石家莊：河北科技大學(xué)碩士學(xué)位論文， 20xx,4 [7]. 牛東曉，曹樹華，趙磊，張文文 .電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用 [M].北京：中國電力出版社， ， ,196201. [8]. 高強(qiáng) .電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè) .沈陽：沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文，20xx,23. [9]. 牛東曉，曹樹華，趙磊，張文文 .電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用 [M].北京：中國電力出版社， ， ,196201. 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