【摘 要】
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基于人工神经网络的电力短期负荷预测模型中与天气有关的输入变量的不确定性会影响负荷预测的准确性.针对这一特点,该文提出了一种计算这些不确定因素影响的新方法.该方法包
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基于人工神经网络的电力短期负荷预测模型中与天气有关的输入变量的不确定性会影响负荷预测的准确性.针对这一特点,该文提出了一种计算这些不确定因素影响的新方法.该方法包括传统的神经网络和一组用来计算负荷预测值数学期望和方差的修正方程.文中还详细介绍了用于短期负荷预测的神经网络的结构设计.针对传统BP算法的缺点,提出了改进的BP算法.最后利用这一预测模型对某电网的日最大负荷进行了仿真测试.结果表明,该文选取的神经网络结构合理,而且由于考虑了输入变量的不确定性,这种新方法能有效地提高预测的准确性.
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