人工神经网络在电力负荷预测中的应用探 究

人工神经网络在电力负荷预测中的应用探 究

刘涛

重庆市设计院   400000

摘要:对电力的需求是人们日常生活的主要生活需求之一。在整体电力企业的管理当中，对电网进行有效的管理是中小企业主要运营的重要问题之一。从具体的应用而言，整体电网的运营与管理工作具有的较为丰富的多样性。其中对电力负荷进行有效的预测是整体电网运营工作中的重点工程之一。有效的电力负荷预测工作，能够使相关技术人员对整体电网的运行有效的调整，进而使整体电网管理拥有更加优质的管理效果。并使整体电力企业的经济效益进一步以能源管理的方式得以提升。文章对人工神经网络在整体电力负荷预测中的重要作用进行相应的分析，并解释其具体的应用过程，希望能够为电力管理工作提供有效的现实性参考。

关键词：人工神经网络；电力负荷预测；电网管理

1对人工神经网络进行分析

在电力负荷预测中应用人工神经网络的方式，需要对人工神经网络的整体运营方法进行有效的现实性分析，进而通过对人工神经网络具体的运作方法进行系统的了解，从而使其在整体运用过程中能够起到相应的限制性作用。人工神经网络的运行原理及相应的特点可以从以下几个角度进行分析。

1.1对人工神经网络的原理进行分析

从人工神经网络的特性而言，人工神经网络属于具有极高科学程度的应用型技术。在整体的过程当中，可以从输入层、隐含层及输出层三个部分对其进行整体的分析。在对人工神经网络进行构造时，其主要的构成是参考生物大脑所具有的结构性与功能性，进而以此为基准，对接收的数据进行有效的现实性处理。此外，人工神经网络与中神经元之间所具有的连接性往往不处于相对平衡的状态，在具体的分布过程中有着较为明显的强弱差别。并且整体网络需要以及所接收的信号作为依据，从而对自身的运行状态予以适当的调整。进而使整体人工神经网络能够与相应的使用环境相匹配。在对整体人工神经网络进行构建时，往往采用相应的电子算法与相应的电子线路，从而完成对相关生网络的模拟工作， 并且通过相关的生物工作特征，进而对具体的信息进行有效的识别及处理。在整体人工神经网络的发展过程中，其具体的应用范围具有了极高的广泛性，科技的发展使得整体人工神经网络能够充分的运用于对信息进行有效的模式识别，并对其进行相应的处理，同时，人工智能领域也对人工神经网络有着较为突出的应用。

2人工神经网络应用于电力负荷测试的实践探析

通过将人工神经网络应用于电力负荷的测试过程中，能够使整体的测试过程具有较高的精准性。以下将从多个方面对整体人工神经网络在电力负荷采用的应用方式及构建方法进行有效的分析。

2.1对负荷预测模型进行构建

整体的人工神经网络在具体的电力负荷预测的运用过程中需要以相应的预测模型作为整体工作的基础。其负荷模型的主要内容是对预测的等值负荷进行相应的分析，并对其特性进行有效的整理。从而以整体预测所传达的信息对电网的调整予以相应的参考。在具体应用过程中，因为各个网络的分散性相对较强并且相对细化。因此在具体模型设计时需要对复合构造点进行多元化及多数量的构建，进而使整体的电网预测的准确性及时效性大幅度提升。需要注意的是，在整体模型的构造过程中，需要着重对以小时为单位的电网负荷进行有效的差异性区别，进而使整体模型在建构过程中，具有一定程度的灵活性。此外，在进行相应的预测工作时，需要对可能影响到预测工作的现实因素进行有效的考量，以此确保做构件的信息模型能够切实可行。

2.2对基本流程进行明确

在整体人工神经网络的构建过程中，需要严格按照相应的基本流程，对整体网络架构进行有效的构建。在整体构建过程中，严格按照相应的基本流程能够使根据所接收的信息以及相应的数据，所具有的准确性大幅度提升。在进行预测过程中，其主要运用的预测方式为灰色预测法及线性回归法，但以上二者均为相对传统的运作方式，在使用过程中可能由于诸多因素影响进而导致预测结果存在一定程度的偏差。而通过人工神经网络的方法进行相应的电力负荷预测，其主要的运作模式是基于神经网络法的信息构造，并通过相应的模糊系统等诸多具有人工智能特征的运行方式监事整体预测流程具有较高的严谨性与准确性。而在具体的使用过程中，电力预测自身往往具有一定的随机性，并且，其诸多的现实影响因素也将间接导致其整体稳定性相对角度。因此在使用人工神经络进行相应预测过程，往往会将相应的数据以时间序列进行收集，并对所收集的时间数列型数据进行有效的统计与计算，进而以时间排列的方法对整体电网负荷的变化值进行有效的数据分析，并将所收集的大量数据进行有效的比对，从而对电网负荷的变化方向进行有效的预测。在使用过程中可以通过BP神经网络的运行模式，以反向传播神经网络所具有的高度准确性，进而使整体的预测结果得到准确性的提升。在进行相应的测量工作时，需要充分的考虑天气因素所带来的现实性变化。举例说明当天气发生改变时，整体环境的气温也有可能有所变化，而细微的变化均将对整体的预测结果带来一定程度的影响，因此当天气发生一定改变时，需要对具体的预测方式予以针对性的调整。

3人工神经网络应用效果分析

在对整体电网负荷预测过程进行人工神经网络式的技术改进后，整体预测效果将具有较强的现实使用价值，并且人工神经网络将为整体预测结果提供更加丰富且多元化的数据流，从而使整体电网的调整与维修过程能够有更加高质量且多元化的数据参考。而人工神经网络的具体应用也使整体的在线监测技术有着极具现实性等效率提升。同时，人工神经网络所具有的高仿声学特性及人工智能特点，能够使整体的电网负荷预测过程极具创新型的信息化特征。

参考文献

[1]陈亚,李萍.人工鱼群神经网络在短期负荷预测中的应用[J].计算机技术与发展,2017,27(10):189-192+196.

[2]余向前,路民辉,任琳杰,梁颖.基于改进型Elman神经网络的短期电力负荷预测[J].电力信息与通信技术,2014,12(02):39-43.

[3]刘雪茹,张栩,张守磊.RBF神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J].贵州电力技术,2013,16(07):13-17.