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短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,高精度的负荷预测对于节约林芝地区电网运营成本,改善电能质量,提高系统安全稳定具有重要的实际意义。本文主要采用人工神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络,建立了适合地方特点的人工神经网络模型。本文的研究分为两个层次的内容:第一层次是BP网络模型与径向基网络模型训练机理和如何引入影响预测精度因子的研究;第二层次是在获取部分林芝电网实测数据的情况下,选取BP神经网络和RBF神经网络,对正常工作日24小时的短期负荷进行拟合、预测。按论文的章节顺序,本文的主要工