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电力负荷数据管理系统是电力营销技术支持系统的组成部分，对电力系统运行有着重要的辅助作用。采用神经网络预测模型．设计输入变量和确定神经网络结构的方法和算法．可以使得从历史样本知识数据到最终预测模型的建模过程变得简单明了，便于实际应用。预测方法是使用MATLAB建立模型，对24个负荷点预测，采用多输入单输出的神经网络预测每天的整点负荷值。因为电力负荷与环境因素有关，在输入、输出向量设计中输入变量加入天气特征值。根据输入、输出向量对BP网络设计。该算法结构简单，最后进行短期负荷预测仿真，仿真结果表明其有较好的预