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电力系统的负荷预测可以分为长期负荷预测、中期负荷预测和短期负荷预测。比较准确的短期负荷预测对调度安排、运行计划等起着关键性的作用。从大的方面说,对提高电力系统的电能质量,保证电力系统的安全性、可靠性都有重大影响,并且能够使电力系统在较低成本下运行。本文首先深入研究了电力系统的整体负荷特性,包括一年的变化特性、一个月的变化特性、一周的变化特性和一天的变化特性。对温度高低和负荷数值的变化关系等进行了较深入的探讨,对训练样本做了大量的预处理工作。接着介绍了神经网络理论,并随之建立基于BP学习算法的