基于混沌神经网络的电力负荷预测

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短期电力负荷预测工作是电力系统优化运行的基础,对电力系统经济、稳定以及安全运行有着极为重要的作用,是调度运营和负荷管理的一项重要的日常工作。寻求有效的负荷预测方法对提高预测精度具有十分重要的意义。短期电力负荷受气候、节假日、政策等多种因素影响,在各种因素相互作用下,负荷表现出极其复杂而难以精确预测的演化特征。随着非线性理论的发展,特别是混沌理论的发展,毋须专门分别考虑各种影响因素就能对短期负荷做出满意的预测。混沌是一门新兴的学科,神经网络是一种智能化的技术,具有很强的处理非线性问题的能力,混沌特性与
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