作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页：Matlab科研工作室
个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
内容介绍
1. 绪论
负荷预测是电力系统运行与控制的重要环节，对保障电力系统的安全稳定运行具有重要的意义。准确的负荷预测可以帮助电力调度人员合理安排发电计划，优化电力资源配置，提高电力系统效率，降低运行成本。传统负荷预测方法主要依靠统计学方法，如回归分析、时间序列分析等，这些方法在数据规律性强的情况下能够取得较好的效果，但对于非线性、随机性较强的负荷数据，其预测精度往往难以满足实际需求。
近年来，随着人工智能技术的发展，神经网络技术在负荷预测领域得到广泛应用。BP神经网络作为一种常用的神经网络模型，以其强大的非线性映射能力，在解决复杂的负荷预测问题方面具有显著优势。然而，BP神经网络的训练过程容易陷入局部最优，且对初始权值和阈值敏感，导致预测精度不稳定。
为了克服BP神经网络的缺陷，研究人员提出了多种优化算法来提高其预测精度。白鲸优化算法(BWO)是一种新型智能优化算法，其灵感来源于白鲸的捕食行为。BWO算法具有全局搜索能力强，收敛速度快的特点，在解决复杂优化问题方面表现出色。
本文提出一种基于BWO的BP神经网络负荷预测模型，利用BWO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，以期提高模型的预测精度。本文以单输入单输出模式进行预测，即只利用历史负荷数据作为输入，预测未来负荷值。
2. 相关理论
2.1 BP神经网络
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其训练过程采用误差反向传播算法，通过不断调整网络权值和阈值，使网络输出值逼近期望值。BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接权值进行连接。
2.2 白鲸优化算法
BWO算法模拟白鲸在捕食猎物时的群体协作行为，通过群体中的个体相互合作、竞争，最终找到最优解。BWO算法的优化过程主要包括以下步骤：
- 初始化种群: 随机生成一定数量的白鲸个体，每个个体代表一个潜在的解。
- 更新个体位置: 根据个体自身的位置信息和群体信息，根据预设的更新规则，更新每个个体的当前位置。
- 评估个体适应度: 计算每个个体的适应度值，反映其与最优解的距离。
- 选择最佳个体: 从种群中选出适应度值最高的个体作为最佳个体。
- 重复以上步骤，直到满足停止条件
BWO算法的关键在于其独特的更新规则，它能够有效地平衡全局搜索和局部搜索，避免陷入局部最优。
3. 基于BWO的BP神经网络负荷预测模型
3.1 训练过程
模型的训练过程主要包括以下步骤：
- 数据预处理: 对历史负荷数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值剔除、数据归一化等。
- 初始化种群: 随机生成一定数量的白鲸个体，每个个体代表一组BP神经网络的权值和阈值。
- 训练BP神经网络: 使用预处理后的历史负荷数据训练BP神经网络，计算每个个体的适应度值，即预测误差的均方根误差(RMSE)。
- 更新个体位置: 根据每个个体的适应度值和群体信息，根据BWO算法的更新规则，更新每个个体的权值和阈值。
- 选择最佳个体: 从种群中选出适应度值最低的个体作为最佳个体，其权值和阈值即为最优参数。
- 重复步骤3-5，直到满足停止条件
3.2 预测过程
模型的预测过程主要包括以下步骤：
- 将待预测时刻的历史负荷数据作为输入，输入到训练好的BP神经网络中。
- 神经网络根据训练好的权值和阈值，计算输出层节点的值，即预测的未来负荷值。
️ 运行结果
参考文献
部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度
2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
文章评论