基于神經網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)短期負荷預測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、電力系統(tǒng)負荷預測就是考慮系統(tǒng)運行特性、自然條件、社會條件和地區(qū)經濟發(fā)展狀況等重要因素，將歷史負荷值經過一系列的數(shù)學計算，確定未來某特定時刻的負荷值，并保證預測誤差滿足一定精度要求的技術。短期負荷預測是指提前1天至1周內的日負荷預測，其核心問題是預測模型的建模問題。基于神經網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、模糊理論等人工智能理論的非數(shù)學模型法的提出，為解決負荷預測中復雜的建模問題提供了一種有效的方法和途徑，推動了電力負荷預測由簡單地依靠計算預測模型向著依靠

2、計算、分析、推理等多種接近于人腦邏輯思維的智能化預測模型的方向發(fā)展。
　　本文采用神經網(wǎng)絡對短期負荷預測問題進行研究，并對BP網(wǎng)絡與Elman網(wǎng)絡進行了優(yōu)化，利用優(yōu)化后的網(wǎng)絡進行建模與預測方法研究。論文在預測模型建立后，利用用菏澤某地區(qū)電網(wǎng)的歷史負荷數(shù)據(jù)，對影響當?shù)刎摵商匦缘囊蛩剡M行了分析。本文采用MATLAB軟件進行編程，建立網(wǎng)絡模型并訓練，實現(xiàn)仿真預測，并對不同的網(wǎng)絡模式，相同網(wǎng)絡不同輸入節(jié)點模式的預測誤差進行分析比較。同時設

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