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论文编号:ZD1313 论文字数:5453,页数:12
摘 要
随着电力市场的建立和发展，在对电力短期负荷预测提出了更高要求的同时，也制定电力市场交易计划的基础。因此，电力短期负荷预测是一项十分重要的工作，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。
本文着重介绍了电力系统的各种负荷预测模型，其中包括经典算法和现代算法，其中BP神经网络属于多层神经网络，可应用于解决非线性分类的问题，由于电力负荷预测是受多种影响因素的非线性问题，BP网络经过辨识的模型能够很好的逼近真实系统，进而达到提高预测精度的目的。
关键词：电力短期负荷预测，预测方法
目 录
1电力负荷预测研究目的 1
2 电力负荷预测概述 2
2.1负荷预测按时间分类 2
2.2电力短期负荷的影响因素分析 2
2.2.1气象因素对短期负荷的影响 2
2.2.2负荷预测对电力市场的影响 3
2.2.3引起电力负荷预测误差的其它因素 3
3 电力负荷预测方法 5
3.1经典预测方法 5
3.2现代负荷预测方法 6
4 致谢 8
参考文献 9
