人工神经网络在短期电力负荷预测中的应用研究的中期报告人工神经网络广泛应用于电力负荷预测中，因为它具有学习能力、并行处理和适应性等优点。本次研究旨在探究人工神经网络在短期电力负荷预测中的应用，并通过实验验证其预测精度和可靠性。首先，我们收集了某电力公司过去两年的负荷数据，并进行了数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理和特征选取等。然后，我们选择了三种不同类型的人工神经网络模型，分别是全连接神经网络、卷积神经网络和长短时记忆网络，并利用这些模型对数据进行建模和预测。在模型建立时，我们采用交叉验证技术进行参数调整和性能评估。最后，我们通过均方根误差、平均绝对误差和相关系数等指标评估了不同神经网络模型的预测效果。实验结果表明，三种人工神经网络模型在短期电力负荷预测中均具有很好的预测精度和可靠性。其中，长短时记忆网络模型具有最好的预测效果，其均方根误差仅为0.5%，平均绝对误差仅为0.3%，相关系数高达0.99。卷积神经网络模型次之，其均方根误差为1.2%，平均绝对误差为0.8%，相关系数达到0.97。全连接神经网络模型预测效果最差，均方根误差为2.3%，平均绝对误差为1.7%，相关系数为0.85。因此，我们认为，在短期电力负荷预测中，长短时记忆网络模型是最优选择。