应用人工神经网络进行电力系统负荷预测

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电力系统负荷预测是电力部门进行运行和规划的重要依据.该文采用人工神经网络进行电力系统的负荷预测,在总结前人经验的基础上,提出了四种不同类型的人工神经网络预测负荷的模型,即日负荷预测模型,节假日负荷预测模型,段电量预测模型和年、月电量预测模型.针对人工神经网络的学习算法(BP算法),在目标函数接近最优值时,下降缓慢的缺陷.该文还把专家系统和人工神经网络相结合,用专家系统来处理人工神经网络不便于描述的影响负荷变化的随机因素,进一步提高了预测的精度.
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