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电刀系统短期负荷预测意义深远,是系统优化运行的基础,负荷预测结果对系统的经济与安全有重要意义。目前有很多种方法可以进行负荷预测,但是人们仍然希望得到更高精度的预测结果。因此,探索研究快速、准确的负荷预测方法有很大意义。本文详细介绍了电力系统短期负荷预测的研究内容,总结了国内外负荷预测的方法,分析了各预测方法的优缺点。分析了传统的神经网络预测算法的不足,提出了猫群算法优化BP神经网络的组合算法,本文的内容主要包括以下个方面:分析了美国某地的负荷特性,总结了负荷的周期特点和节假日特性,分析了影响负荷的各