[发明专利]一种基于神经网络大工业用电基本电费预测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络大工业用电基本电费预测方法，包括以下步骤：(1)首先将企业历史用电负荷数据进行统计预处理；(2)其次对负荷数据做归一化处理，将负荷数据转化为[0,1]区间上的输入向量；(3)然后根据输入向量以及需要的输出向量构建误差反向传播算法神经网络模型；(4)完成训练及通过测试后投入使用，对输出结果选取最大值并进行归一化还原；(5)将预测负荷值转化为需量基本电费预测值。神经网络具有三层结构，输入层神经元12个，中间层神经元25个，输出层神经元12个。通过神经网络对基本电费预测后，企业可以合理选择基本电费的缴费模式，有效减少电费开支，降低生产成本。此方法具有预测准确性高，稳定性好等优点。