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介绍了负荷预测和人工神经网络的相关知识.综合考虑了各个气象因素和综合气象指数对短期负荷预测的影响,设计了基于BP神经网络的短期负荷预测模型.利用人体舒适度和温湿指数进行预测,发现了理论预测和实际仿真的结果不同.研究发现由于风速的离散性和无规律性是导致误差的原因.以温湿指数作为输入,采用学习率可变的算法对杭州的负荷进行预测并进行了统计.