【摘 要】
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电力系统负荷预测是根据电力负荷的特性,寻找负荷变化的规律并采用相关的数学方法建立预测模型,对未来负荷变化的情况进行预先的估计和预测。电力系统中,短期电力负荷预测是调度、规划等管理部门的一项重要工作内容。和传统的短期负荷预测方法相比,神经网络具有较强的收敛性、信息记忆功能、自学习功能和非线性映射功能。本文主要工作是对应用于短期电力负荷预测中的神经网络模型进行深入研究。首先,本文阐述了电力负荷的特性并
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电力系统负荷预测是根据电力负荷的特性,寻找负荷变化的规律并采用相关的数学方法建立预测模型,对未来负荷变化的情况进行预先的估计和预测。电力系统中,短期电力负荷预测是调度、规划等管理部门的一项重要工作内容。和传统的短期负荷预测方法相比,神经网络具有较强的收敛性、信息记忆功能、自学习功能和非线性映射功能。本文主要工作是对应用于短期电力负荷预测中的神经网络模型进行深入研究。首先,本文阐述了电力负荷的特性并根据其日相似性和星期特性选择输入和输出的负荷样本,并采用相关的数据预处理技术。然后,研究了反向传
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