【摘 要】
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电力负荷预测是决定电力系统输送稳定性的关键因素,首先对电力负荷预测的原理及方法做了简要分析.在此基础上,为了提高电力负荷系统的预测精度,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)短期负荷预测方法.通过与单一的BPNN模型对比,GA-BPNN模型不仅可以避免算法陷入局部极值,还可进一步提高电力负荷预测的精准度,证明了GA-BPNN模型的优越性.
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电力负荷预测是决定电力系统输送稳定性的关键因素,首先对电力负荷预测的原理及方法做了简要分析.在此基础上,为了提高电力负荷系统的预测精度,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)短期负荷预测方法.通过与单一的BPNN模型对比,GA-BPNN模型不仅可以避免算法陷入局部极值,还可进一步提高电力负荷预测的精准度,证明了GA-BPNN模型的优越性.
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