《基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究》16000字.docx

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基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究

摘要

电力系统负荷预测时考虑的因素包括金融贸易流通情况、每平方公里人口居住数量以及天气、温度等条件，以此预估潜在用户对电量的供应要求。合理运用的数学模型以及计算完成对数据的处理和分析。进一步总结预测数据的规律。电力系统是维护系统合理稳定运行的关键，电网中用户合理地被分配电能依据负荷预测。

电力系统的短期预测是一个多因素的负责的预测过程，其中影响因素众多，预测模型也相应的多变。本文通过在研究国内外相关文献的基础上，详细介绍电力系统预测的方法，以及负荷的影响因素，并介绍神经网络的基本原理，对神经网络进行预测的算法进行详细