【摘 要】
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本论文是探索蚁群优化算法(ACOA)用于电力系统领域中短期负荷预测和输电网络扩展规划两个重要课题的研究。负荷预测已有很长期的研究历史,但负荷预测的精度仍然是不能满足运行要求;随着电力系统规模的扩大,对输电网络扩展规划优化研究也提出新问题。论文是在基于神经网络(NN)原理的负荷预测研究已取得成果的基础上进行的,早期研究的NN预测模型都采用BP算法或改进BP算法,但对BP算法的易陷入局部极小点、收敛速
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本论文是探索蚁群优化算法(ACOA)用于电力系统领域中短期负荷预测和输电网络扩展规划两个重要课题的研究。负荷预测已有很长期的研究历史,但负荷预测的精度仍然是不能满足运行要求;随着电力系统规模的扩大,对输电网络扩展规划优化研究也提出新问题。论文是在基于神经网络(NN)原理的负荷预测研究已取得成果的基础上进行的,早期研究的NN预测模型都采用BP算法或改进BP算法,但对BP算法的易陷入局部极小点、收敛速度慢、NN推广能力较差等实质性问题都未能彻底摆脱,导致预测精度不能有效的保证,因此研
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