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电力系统负荷预测关系到电力系统的控制和运行计划，精确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性，从而可以提高电力系统的经济效益。电力系统负荷预测问题具有的数据量大、影响因素多等特点，使用单个BP神经网络进行负荷预测时，预测结果随机性大、精度低。本文把BAGGING算法思想与BP神经网络相结合起来，通过生成一组BP神经网络模型,挑选最好的网络模型最为最终的预测模型，进行负荷预测，以提高负荷预测能力。