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本文给出了一个用具有部分反馈特性的动态神经网络用于电力系统负荷分析研究。文中分析了传统的BP神经网络的网络结构及BP算法用于负荷建模实际中存在的一些问题，并分析了具有动态递归特性的Elman神经网络的优点，最终采用Elman神经网络用于负荷建模，建立了一个动态递归的Elman神经网络来分析负荷特性。针对BP算法用于动态模型辨识中存在的问题，本文采用遗传算法进行参数的优化，并结合湖南省某变电站实测采样数据进行建模，最终得出了一些结论，说明本文提出的基于遗传算法的Elman神经网络应用于电力系统负荷建模的有效性。