【摘 要】
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电力经济作为我国经济建设、国家安全、居民生活的重要组成部分,如何精确的把握电力负荷预测对对保障生产和生活用电方面具有十分重要的意义。但是电力负荷预测过程复杂的,包
【机 构】
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电力经济作为我国经济建设、国家安全、居民生活的重要组成部分,如何精确的把握电力负荷预测对对保障生产和生活用电方面具有十分重要的意义。但是电力负荷预测过程复杂的,包含着不规则事件、季节类型、天气因素等非数字型的定性因素的影响,如何改进负荷预测模型,提高预测精度是电力公司目前亟需解决的问题。因此,本文提出了一种基于BP神经网络的电网负荷预测方法,旨在结合大数据挖掘技术和BP神经网络技术,实现电力负荷协同预测,能够进一步提升预测精度,更好的服务于电力生产、生活活动。
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