基于神经网络的短期电力负荷预测模型研究

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论文深入探讨了前馈型神经网络误差反向传播算法的机理、缺陷及其典型的改进方法.在此基础之上,建立了1小时模型和24小时模型两种基本模型,针对短期负荷的变化特点以及中国电力工业处于体制变革阶段的现状,对基本模型作了进一步的改进,提出了趋势组合模型和局部模型.为了提高神经网络短期负荷预测的效率和精度,论文从数据分析的角度出发,提出了一种精简网络输入变量从而简化网络结构的思路.论文最后对基本模型,趋势组合模型和局部模型进行了仿真分析,得出了有关结论,并对后续工作提出了建议.
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