BP神经网络在计及气温因素的短期日负荷预测中的应用

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随着社会经济的快速发展,空调及取暖负载在总用电负荷中的比重日益增加,气温变化引起的负荷波动趋势越来越明显。通过分析2006年6~8月份金华市总用电负荷和气温数据,提出在传统短期负荷预测方法上增加气温数据作为辅助输入变量,对于提高短期日负荷预测精度、增加电力系统调度效率以及缓解区域供电不足等方面具有重要意义。
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