[发明专利]一种基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法及系统在审
申请号: | 202211741611.2 | 申请日: | 2022-12-30 |
公开(公告)号: | CN116011642A | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 曹天行;江龙跃;刘尧龙;张卫;冯晓雅;李燕红 | 申请(专利权)人: | 中国建材国际工程集团有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06N3/044;G06N3/084 |
代理公司: | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人: | 党蕾 |
地址: | 200030 上海市普*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 bp 神经网络 玻璃 工厂 电力 预测 方法 系统 | ||
1.一种基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法,其特征在于,包括:
获取预测日前的历史用电负荷数据和温度、湿度以及玻璃产品的薄厚和窑温,作为训练样本;
将所述训练样本输入所述BP神经网络,并对所述BP神经网络进行优化,得到优化后的BP神经网络模型;
提取预测日前一天的用电负荷数据和温度、湿度以及玻璃产品的薄厚和窑温,并输入至优化后的所述BP神经网络模型中,预测得到所述预测日的用电负荷。
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法,其特征在于,所述将所述训练样本输入所述BP神经网络,并对所述BP神经网络进行优化,具体包括:
对所述训练样本进行归一化处理,并将归一化处理后的所述训练样本输入至所述BP神经网络的输入层;
计算所述BP神经网络的前级节点对后级节点的权重和以及所述后级节点的输出,直至计算得到BP神经网络输出层的输出;
计算所述BP神经网络输出层的输出误差;
根据所述输出误差进行前向传播,调整所述前级节点对所述后级节点的权重,直至调整完所述BP神经网络输入层的权重。
3.根据权利要求2所述的基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法,其特征在于,所述计算所述BP神经网络的前级节点对后级节点的权重以及所述后级节点的输出,具体包括:
计算所述BP神经网络的各输入节点对各中间节点的权重和;
计算各所述中间节点的输出;
计算各所述中间节点对各输出节点的权重和;
计算各所述输出节点的输出。
4.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法,其特征在于,所述BP神经网络隐藏层采用S型正切传递函数,输出层采用S型对数传递函数。
5.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法,其特征在于,所述BP神经网络模块至少包括原料车间负荷预测模型、公用工程负荷预测模型、联合生产车间负荷预测模型、深加工联合车间负荷预测模型;
还包括:根据所述原料车间负荷预测模型、所述公用工程负荷预测模型、所述联合生产车间负荷预测模型、所述深加工联合车间负荷预测模型各自预测值进行加和,得到所述玻璃工厂的总用电负荷,作为所述预测日的用电负荷。
6.一种基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测系统,其特征在于,用于实施如权利要求1-5任意一项所述的基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测方法,包括:
获取单元,用于获取预测日前的历史用电负荷数据和温度、湿度以及玻璃产品的薄厚和窑温,作为训练样本;
优化训练单元,连接所述获取单元,用于将所述训练样本输入所述BP神经网络,并对所述BP神经网络进行优化,得到优化后的BP神经网络模型;
预测单元,连接所述优化训练单元,用于提取预测日前一天的用电负荷数据和温度、湿度以及玻璃产品的薄厚和窑温,并输入至优化后的所述BP神经网络模型中,预测得到所述预测日的用电负荷。
7.根据权利要求6所述的基于BP神经网络的玻璃工厂电力预测系统,其特征在于,所述优化训练单元具体包括:
归一化处理模块,用于对所述训练样本进行归一化处理,并将归一化处理后的所述训练样本输入至所述BP神经网络的输入层;
第一计算模块,连接所述归一化处理模块,用于计算所述BP神经网络的前级节点对后级节点的权重和以及所述后级节点的输出,直至计算得到所述BP神经网络输出层的输出;
第二计算模块,连接所述第一计算模块,用于计算所述BP神经网络输出层的输出误差;
调整模块,连接所述第二计算模块,用于根据所述输出误差进行前向传播,调整所述前级节点对所述后级节点的权重,直至调整完所述BP神经网络输入层的权重。
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