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⛄ 内容介绍
基于BP神经网络的电力负荷预测是一种常用的短期负荷预测方法。下面是该方法的基本步骤和评估指标：
- 数据准备：收集历史电力负荷数据和相关的影响因素数据（如天气数据、季节等），构建训练集和测试集。通常将数据进行标准化处理，以提高神经网络的训练效果。
- 神经网络建模：使用BP神经网络模型来建立负荷预测模型。BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，通过学习历史数据的模式来进行预测。
- 训练网络：将准备好的训练集输入到BP神经网络中进行训练，通过不断调整网络参数（如权重和偏置），使得网络的输出与实际负荷数据尽可能接近。
- 预测结果：使用训练好的BP神经网络对测试集中的输入数据进行预测，得到未来一段时间内的负荷预测值。
- 对比分析：将预测结果与实际负荷数据进行对比分析。可以使用一些常见的评估指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等，来衡量预测结果的准确性和误差程度。
- 结果评估：根据对比分析的结果，评估模型的预测能力。如果预测误差较小且符合要求，则说明该BP神经网络模型在电力负荷预测方面具有一定的可行性和准确性。
需要注意的是，BP神经网络模型的性能和预测精度取决于数据的质量、网络结构的选择、训练算法的参数设置等因素。在实际应用中，可以通过调整神经网络的参数、增加训练数据量、优化训练算法等方式来进一步提高预测性能。
⛄ 部分代码
clear;clc;%%输入矢量P（15*10）P=[0.2452 0.1466 0.1314 0.2243 0.5523 0.6642 0.7105 0.6981 0.6821 0.6945 0.7549 0.8215 0.2415 0.3027 0; 0.2217 0.1581 0.1408 0.2304 0.5134 0.5312 0.6819 0.7125 0.7265 0.6847 0.7826 0.8325 0.2385 0.3125 0; 0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156 0.2216 0.2701 1; 0.2016 0.1105 0.1243 0.1978 0.5021 0.5232 0.6819 0.6952 0.7015 0.6825 0.7825 0.7895 0.2352 0.2506 0.5; 0.2115 0.1201 0.1312 0.2019 0.5332 0.5736 0.7029 0.7032 0.7189 0.7019 0.7965 0.8025 0.2542 0.3125 0; 0.2335 0.1322 0.1534 0.2214 0.5623 0.5827 0.7198 0.7276 0.7359 0.7506 0.8092 0.8221 0.2601 0.3198 0; 0.2368 0.1432 0.1653 0.2205 0.5823 0.5971 0.7136 0.7129 0.7263 0.7153 0.8091 0.8217 0.2579 0.3099 0; 0.2342 0.1368 0.1602 0.2131 0.5726 0.5822 0.7101 0.7098 0.7127 0.7121 0.7995 0.7126 0.2301 0.2867 0.5; 0.2113 0.1212 0.1305 0.1819 0.4952 0.5312 0.6886 0.68980 120.6999 0.7323 0.7721 0.7956 0.2234 0.2799 1; 0.2005 0.1121 0.1207 0.1605 0.4556 0.5022 0.6553 0.6673 0.6798 0.7023 0.7521 0.7756 0.2314 0.2977 0]';%目标矢量T（12*10）T=[0.2217 0.1581 0.1408 0.2304 0.5134 0.5312 0.6819 0.7125 0.7265 0.6847 0.7826 0.8325; 0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156; 0.2016 0.1105 0.1243 0.1978 0.5021 0.5232 0.6819 0.6952 0.7015 0.6825 0.7825 0.7895; 0.2115 0.1201 0.1312 0.2019 0.5532 0.5736 0.7029 0.7032 0.7189 0.7019 0.7965 0.8025; 0.2335 0.1322 0.1534 0.2214 0.5623 0.5827 0.7198 0.7276 0.7359 0.7506 0.8092 0.8221; 0.2368 0.1432 0.1653 0.2205 0.5823 0.5971 0.7136 0.7129 0.7263 0.7153 0.8091 0.8217; 0.2342 0.7368 0.1602 0.2131 0.5726 0.5822 0.7101 0.7098 0.7127 0.7121 0.7995 0.8126; 0.2113 0.1212 0.1305 0.1819 0.4952 0.5312 0.6886 0.6898 0.6999 0.7323 0.7721 0.7956; 0.2005 0.1121 0.1207 0.1605 0.4556 0.5022 0.6552 0.6673 0.6798 0.7023 0.7521 0.7756; 0.2123 0.1257 0.1343 0.2079 0.5579 0.5716 0.7059 0.7145 0.7205 0.7401 0.8019 0.8136]';%创建一个新的BP前向神经网络%newff—生成一个新的BP前向神经网络net=newff(minmax(P),[10,12],{'tansig','logsig'},'trainbr');%设置训练参数net.trainParam.show=10; %每10代显示一次net.trainParam.lr=0.05; %学习速率（0.01-0.8）net.trainParam.mc=0.9; %动量因子net.trainParam.epochs=1000; %训练的代数net.trainParam.goal=0.0001; %目标误差%训练BP前向神经网络%P为输入向量，T为目标向量
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 周英,尹邦德,任铃,等.基于BP神经网络的电网短期负荷预测模型研究[J].电测与仪表, 2011, 48(2):4.DOI:CNKI:SUN:DCYQ.0.2011-02-017.
[2] 任恒杰.基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真[J].电气传动自动化, 2013(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-5531.2013.17.002.
[3] 何正轩.基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究[D].广东工业大学,2016.DOI:10.7666/d.D01243278.
