【摘 要】
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论文从电力系统负荷预测的发展及研究现状入手,总结了人工神经网络方法用于短期负荷预测的研究现状,分析了电力负荷特性及影响负荷预测精度的因素。将粒子群优化神经网络方法
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论文从电力系统负荷预测的发展及研究现状入手,总结了人工神经网络方法用于短期负荷预测的研究现状,分析了电力负荷特性及影响负荷预测精度的因素。将粒子群优化神经网络方法用于短期电力负荷预测,在对邢台市电网历史负荷分析的基础上,建立了考虑多种影响因素的负荷预测模型,对输入负荷、温度值进行了归一化处理,并对日期类型、气象因素变量等进行了量化处理。经实例验证,本文所建立的基于粒子群优化算法的神经网络预测模型能提高预测精度和速度,其预测性能明显优于基于BP神经网络的负荷预测。
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