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文章分析了影响负荷变化的因素,着重分析了两种超短期负荷预测方法,一种是基于BP神经网络的超短期负荷预测法,另一种是线性外推法。本文应用这两种方法进行了仿真发现:两种方法预测效果相差不大。而其中外推法要求的历史数据较少、运算速度较快;基于BP神经网络的预测方法对历史负荷样本要求较高,训练时间较长,有时收敛困难。本文在建立预测模型时,考虑了日期类型对负荷变化的影响,但是未考虑气象和突发事件对负荷的影响,这在一定程度上影响了负荷预测的精度,还需要进一步完善。