【摘 要】
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电力的生产与利用具备不能储存的特殊性质,这样就要求发电量要紧随着用电量的变化而变化,因此需要进行负荷预测。目前国内外学者都热衷于研究如何对未来负荷进行精确的预测,
【基金项目】
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2019年营口理工学院精品资源共享课过程控制及智能仪表(JP201902)
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电力的生产与利用具备不能储存的特殊性质,这样就要求发电量要紧随着用电量的变化而变化,因此需要进行负荷预测。目前国内外学者都热衷于研究如何对未来负荷进行精确的预测,但是其中的研究都没有考虑到电价的变化。为此我们总结了负荷预测的相关研究实践,并着重分析了基于电价的负荷预测方法,最终选择利用 MATLAB来建立短期电力负荷与价格预测的模型。本文应用BP神经网络,并利用温度值、假日信息和历史负荷数据等来预测未来负荷。本文选择某地区2013年到2016年间的每小时的历史数据对模型进行训练,并应用2017年的样本数据
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