基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测是一种常用的预测方法。BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，通过训练数据集来学习输入与输出之间的映射关系，从而实现对未知数据的预测。

在电力系统短期负荷预测中，BP神经网络可以通过历史负荷数据、天气数据、节假日等因素作为输入，预测未来一段时间内的负荷情况。其主要步骤如下：

1. 数据准备：收集历史负荷数据、天气数据等相关数据，并进行预处理，如归一化处理、特征选择等。

2. 网络构建：确定BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及各层之间的连接权重。

3. 网络训练：使用已知的历史数据进行网络训练，通过反向传播算法不断调整连接权重，使得网络输出与实际负荷数据之间的误差最小化。

4. 预测输出：经过训练后的BP神经网络可以用于预测未来一段时间内的负荷情况，根据输入数据得到相应的输出结果。

5. 模型评估：通过与实际负荷数据进行对比，评估预测模型的准确性和可靠性。