BP神经网络在电力负荷短期预测中的应用研究与验证

本文主要探讨了"基于BP神经网络的短期电力负荷预测"这一关键技术在电力系统中的应用。作者张超、吕玉琴等针对电力负荷预测在电力系统中的核心地位，首先阐述了其对电力系统运行管理、资源调度以及成本优化的重要性。电力负荷预测是电力系统规划的基础，它能帮助电力公司预见未来负荷需求，以便进行发电、输电和配电的合理配置。 文章深入介绍了电力负荷预测的基本原理，包括历史数据分析、趋势分析和季节性模式识别等步骤。传统的预测方法如时间序列分析、统计模型等各有优势，但也存在局限性，比如假设条件过于简单或对复杂因素反应不足。 在此背景下，BP神经网络作为一种强大的非线性建模工具被引入到电力负荷预测中。BP神经网络以其自适应性和学习能力，能够捕捉数据中的复杂关系。作者设计了一种负荷分析方案，结合实际的某市电力负荷数据，考虑到了日常负荷和天气因素等多维度影响，构建了适用于短期预测的神经网络模型。 通过实验验证，该BP神经网络模型表现出高精度和良好的稳定性，无论在正常工作日还是极端天气条件下，都能提供准确的预测结果，从而适应不同类型的预测场景。这表明BP神经网络在电力负荷预测中的应用具有显著的优势，能够有效提升电力系统的运行效率和经济效益。 此外，作者吕玉琴作为通讯联系人，她的研究领域涵盖了智能信息处理、网络安全和多媒体通信系统，这为本文的研究提供了丰富的理论背景和技术支持。该研究成果发表在"中国科技论文在线"上，且可能得到了清华大学电力系统国家重点实验室基于OFDM的电力线载波通信芯片物理层设计项目的资助。 这篇首发论文不仅深入剖析了电力负荷预测的理论基础，还展示了BP神经网络在实际电力系统中的实用价值，为电力负荷预测技术的发展提供了新的思路和方法。