基于人工神經網絡的電力系統(tǒng)短期負荷預測的應用分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、負荷預測是指在充分考慮一些重要的系統(tǒng)運行特性、增容決策、自然條件與社會影響的條件下，研究或利用一套系統(tǒng)地處理過去與未來負荷的數學方法，在滿足一定精度要求的意義下，確定未來某特定時刻的負荷數值。精確的負荷預測，尤其是短期負荷預測對電力系統(tǒng)的生產安排、經濟調度和安全運行都起著十分重要的作用。
　　 本文采用人工神經網絡(ANN)的預測方法對負荷進行預測，該方法吸收了神經網絡非線性逼近能力的優(yōu)點，具有強大的模式識別能力、良好的自適應性

2、、自組織性和容錯性以及較強的學習、記憶、聯(lián)想、識別能力等，適于解決時間序列預報問題。在實際預測中，該預測方法取得了較高的預測精度。
　　 模型的建立和實現是在MATLAB7.6.0環(huán)境中編程實現的，充分發(fā)揮了MATLAB產品長于數值計算、高效方便地處理大量的數據以及復雜矩陣和數組運算的特點，應用了產品中優(yōu)秀的神經網絡工具箱，編程簡單，使用方便。
　　 本文針對神經網絡應用于電力系統(tǒng)短期負荷預測(分季節(jié)模型)做了相應的研究

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