【摘 要】
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本文首先概述了乌海地区电力市场概况,对电力系统的短期负荷预测的各种传统方法及现代方法进行了综述,并重点研究了人工神经网络在短期电力负荷预测中的应用。针对神经网络中最常用的算法所存在的收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性。根据负荷的不同规律,分别建立工作日、休息日不同的预测模型。在电力市场环境下,引入了电
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本文首先概述了乌海地区电力市场概况,对电力系统的短期负荷预测的各种传统方法及现代方法进行了综述,并重点研究了人工神经网络在短期电力负荷预测中的应用。针对神经网络中最常用的算法所存在的收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性。根据负荷的不同规律,分别建立工作日、休息日不同的预测模型。在电力市场环境下,引入了电价因子作为负荷预测的一个影响因素,使得预测更加合理。论文以乌海地区的负荷作为预测对象,应用本研究对象进行
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