BP神经网络在短期电力负荷预测中的实战入门：从数据预处理到模型调优

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在电力系统运营中，短期负荷预测（Short-Term Load Forecasting, STLF）直接影响发电调度和经济运行。传统时间序列方法（如 ARIMA）在面对节假日突变或极端天气时，往往表现不佳——这就像用直尺去测量蜿蜒的河流，难以捕捉复杂的非线性关系。

而 BP 神经网络（Backpropagation Neural Network）凭借其多层感知结构，能够像人脑神经元一样学习数据中的复杂模式。与 SVM（支持向量机）相比，BP 网络对高维特征更友好；相比 LSTM（长短期记忆网络），它的训练速度更快且更易解释，非常适合刚入门机器学习的新手。

好的预测始于好的数据。电力负荷数据通常包含：

时间特征 ：小时、工作日 / 周末、节假日（建议用pandas.get_dummies 做独热编码）
环境因子：温度、湿度（需注意单位统一）
历史负荷：前 24 小时负荷值（滑动窗口构造）

以下是关键的数据标准化代码（使用MinMaxScaler）：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 假设 raw_data 是包含温度、日期类型、历史负荷的 DataFrame
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(raw_data)

# 划分训练集测试集（注意保持时间连续性）train_ratio = 0.8
split_idx = int(len(scaled_data) * train_ratio)
train_data = scaled_data[:split_idx]
test_data = scaled_data[split_idx:]

一个典型的 3 层 BP 网络结构如下：

输入层：节点数 = 特征维度（如 24 小时历史负荷 + 温度 + 星期几 =26 个）
隐藏层：常用 16-64 个节点（后面会教你怎么选）
输出层：1 个节点（预测下一时刻负荷）

用 TensorFlow 实现的核心代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

model = tf.keras.Sequential([Dense(32, activation='relu', input_shape=(26,)),  # 隐藏层
    BatchNormalization(),  # 批归一化加速训练
    Dense(1)  # 输出层
])

# 配置学习率衰减（初始 0.001，每 10epoch 衰减为之前的 0.9）lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.001,
    decay_steps=100,
    decay_rate=0.9)

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule),
              loss='mse')  # 均方误差损失

# 早停法：验证集 loss 连续 5epoch 不下降则停止
es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

history = model.fit(
    train_X, train_y,
    validation_split=0.2,
    epochs=100,
    batch_size=32,
    callbacks=[es])

通过实验绘制 ” 节点数 - 测试集 MAPE” 曲线（如图），你会发现：