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3.1 人工神经网络概述 10
3.1.1 人工神经网络的发展 10
3.1.2 人工神经网络的结构 11
3.2 BP神经网络算法 12
3.3 本章小结 18
第4章 使用MATLAB仿真电力系统短期负荷预测 19
4.1电力负荷预测网络建模 19
4.1.1电力负荷预测神经网络样本集的设计 19
4.1.2电力负荷神经网络网络结构设计 19
4.2 MATLAB 仿真实现 21
4.2.1实例分析 21
4.2.2 仿真结果 22
结束语 25
致 谢 26
参考文献 27
附录 28
第1章 绪论
1.1 课题背景和意义
经过研究人员多年的研究以及经济与科学的发展，电力系统在发电质量方面上的要求越来越严格。由于不能大量的储存电能，所以发出电力与电力负荷的变化要保持一种动态平衡的关系。如果没有这种关系就会使电源的质量受到影响而导致电源质量不高。因此，电力系统负荷预测工作已经成为了与人类生活息息相关的一项重要内容。
电力系统负荷预测是电力系统中的一个不可或缺的组成部分，电力系统负荷预测就是指通过对某地过去及现在的负荷数据进行分析，然后找出其中的规律对未来负荷可能出现的改变进行预测。同时也要将系统的运行特性、自然条件、与社会影响等不确定条件也充分考虑在预测工作中，最终可以预测未来某时刻的电力负荷数值。所以，电力系统负荷预测这项工作在生活中有着重要的意义：
（1）社会经济的调度分配离不开负荷预测的参考；
（2）社会用电的稳定已经电力行业的发展需要负荷预测的保障；
（3）电力系统负荷预测是电力生产规划的基础；
（4）电力系统负荷预测是电力系统安全分析的主要因素之一；
（5）电力系统负荷预测是实现电网科学管理和调度的一个重要方面。
1.2 国内外研究现状及存在的问题
1.3 本文的研究内容
本文介绍了电力负荷预测方法，首先通过介绍电力负荷预测的背景以及意义来说明电力负荷预测对人们生活以及社会发展的影响，并对国内外目前的研究现状进行简要的说明。在第二章里详细地说明了关于电力负荷预测的一些基本理论，其中包括电力负荷预测的定义、基本原则及要求、分类及预测方法分类、基本工作程序等。其中对预测方法的分类作了较为详细的介绍，本文在第三种中对BP神经网络预测法做了较为深入的研究，其中对BP神经网络的算法也做了具体的介绍。并且通过学习的知识在最后对该方法进行了仿真实现，使用了BP神经网络，采用某地区某时段每小时的数据预测未来一天没小时的数据，仿真过程中遇到了很多问题，最后都得到了解决并且顺利的做出了结果。
1.4 本章小结
本章主要介绍了本课题的背景及其意义，并且总结了一下电力负荷预测研究的国内外研究现状，并列举了近些年来国内外研究的成果，最后介绍了一下本文的主要研究内容。
第2章 电力负荷预测的基本理论
2.1 电力负荷预测的定义
电力系统负荷预测是通过研究电力负荷、经济、气象等因素的历史数据的变化规律以及该变化可能对未来负荷产生的影响，把电力负荷与其相关因素之间的关系找出来，然后根据它们之间的联系对某地在未来某段时间内的电力负荷可能发生的变化进行预测工作。就目前的电力负荷预测工作研究现状而言，预测的结果并不一定就是准确无误的，总会与实际值有一些偏差。预测的结果偏低将无法满足社会的用电需求，偏高也会引起资源的浪费。因此，众多的学者不遗余力地对电力负荷的预测工作进行研究，他们的目的大部分都是为了提高预测的精准度，从而保障电力系统可以经济、安全的运行。
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