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基于GA_BP神经网络的短期负荷预测

摘要

短期电力负荷预测是电力部门的一项重要工作，准确预测是电网经济调度和平稳运行的基础。随着电网的可观测性不断提高，历史负荷数据也在不断积累，为更好地挖掘出大量历史数据的潜在信息，短期负荷预测的研究也向着人工智能的方向发展。

本文先是介绍了负荷预测的一些方法和原理，再对影响居民负荷的有关因素进行阐明，且进一步对历史负荷数据进行预处理，接着介绍了BP神经网络和遗传算法这两种人工智能算法。BP神经网络因其各项优异的性能，被普遍运用在预测领域中，但这个世上不存在完美的东西，它同样存在着一些缺点，例如容易陷入局部最优以及收敛速度慢等