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基于BP神经网络的超短期负荷预测

1.9万字 43页 原创作品通过查重系统

摘 要
超短期负荷预测是对未来的1h以内的负荷进行预测。电力系统超短期负荷预测是电力系统众多部门重要的工作任务之一，其预测的准确度的高低直接对电力系统的安全、经济、可靠产生影响。随着电力系统的不断发展，研究者必须推进超短期负荷预测的质量不断地提高。超短期负荷预测由于其时间很短，所以一般可以忽略气象因素的影响，主要探究负荷内在变化规律。超短期负荷预测周期很短，所以要求预测方法的计算速度快。
本文主要是介绍BP算法在超短期负荷预测中的应用。以过去电力系统中的负荷预测方法为根据，本文对神经网络的基本理论方法进行了详细的研究。通过对超短期负荷预测历史数据的分析，建立神经网络。然后对负荷输入值进行归一化处理，使程序运行花费的时间较短。最后通过实例仿真，结果表明：在本模型中，BP学习算法产生的误差范围很小。本文是以某地区某段时间段内大量负荷值为基础，运用基于BP神经网络的超短期负荷预测模型，可以看出，BP神经网络的超短期负荷预测模型有良好的预测精度，能够应用于电力系统进行超短期负荷预测。


关键词：超短期负荷预测；神经网络；BP算法；MATLAB；电力系统