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提出了基于多层前馈神经网络误差择向传播（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法，根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势，又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型，以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。通过实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测的是平行的，有效的，其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。