多层聚类与改进BP神经网络在短期负荷预测中的应用

"这篇论文提出了一种基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测模型，旨在解决由于电网规模扩大和数据量剧增导致的预测准确性下降问题。通过多层聚类对原始数据进行预处理，选择相似样本数据集，然后利用改进的BP神经网络构建预测模型，以提高预测的精度和效率。与传统的模糊C均值聚类方法相比，这种方法能更好地减少不良数据的影响，并避免BP神经网络在训练中陷入局部最小值。" 正文: 短期负荷预测是电力系统运行和调度的重要组成部分，它涉及到电力市场的交易、电网的安全稳定运行以及电力设备的维护计划等多个方面。随着电力系统的复杂性增加，数据的质量和量级成为影响预测效果的关键因素。不良数据如漏采、误采可能导致预测模型的性能严重下滑。 论文提出的多层聚类方法是一种数据预处理技术，它可以将大量数据按相似性分组，有效地去除数据冗余，减少输入到预测模型的数据量。多层聚类通过层次结构的方式逐层细化聚类，使得样本数据更加集中，从而提高预测模型与实际待预测数据的匹配度。 BP（BackPropagation）神经网络是经典的预测模型之一，但由于其容易陷入局部最优，可能无法得到全局最优解。论文中的改进BP神经网络则通过某种优化策略，如梯度下降法的改进或者引入动量项，来防止在训练过程中过早收敛，从而提高预测的准确性。 结合多层聚类和改进BP神经网络的负荷预测模型，一方面可以确保输入数据的高质量，另一方面可以提升模型的泛化能力，避免传统BP网络的训练问题。实验结果显示，该方法在预测精度和速度上优于模糊C均值聚类方法，进一步验证了该模型的有效性和优越性。 该研究为解决大规模电力系统中短期负荷预测的挑战提供了一个新的思路，对于提升电力系统的运行效率和稳定性具有重要意义。未来的研究可能进一步探讨如何优化多层聚类算法和改进BP神经网络的具体实现，以及如何适应不同电力市场环境下的负荷预测需求。