基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析的中期报告.docx

基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析的中期报告 根据前期的研究和分析，我们选用了人工神经网络模型来进行电力系统短期负荷预测。本次中期报告主要介绍了我们进行了哪些具体的应用分析，以及分析结果和其中存在的问题。 首先，我们采用了MATLAB工具对神经网络进行了建模和训练。为了保证模型的准确度和鲁棒性，我们使用了三倍交叉验证法来评估模型的表现。结果显示，该模型对于预测短期负荷有着较好的预测效果，并且预测精度稳定可靠。 其次，我们对不同的神经网络结构进行了比较分析。结果发现，多层感知机（MLP）网络结构的表现最好，可以达到较高的预测精度。同时，我们还使用了自适应线性单元（ADALINE）和循环神经网络（RNN）等结构进行了比较试验，但是它们的表现不如MLP。 最后，我们对模型的可靠性进行了分析。结果发现，该模型对于一些特殊情况，例如突发事件和气候变化等，预测结果可能存在较大误差。我们需要在后续的研究中进一步探索和改进这些问题，从而提高预测模型的可靠性和准确度。 总之，人工神经网络模型在电力系统短期负荷预测中具有较高的应用前景和潜力，但是需要进一步的研究和优化。我们将继续进行实验和数据分析，以提高预测模型的准确度和可靠性，为电力系统的运行和管理提供更加精确和实用的预测结果。