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文檔簡介
1、短期電力負荷預測是電力系統(tǒng)運行必不可少的工作，負荷預測的結(jié)果是系統(tǒng)安排發(fā)電計劃、確定備用容量的基礎(chǔ)，其結(jié)果的準確與否對系統(tǒng)運行的安全性和經(jīng)濟性都有著重要的影響。故如何提高短期負荷預測的精度一直是人們致力研究的方向之一。
目前，國內(nèi)外關(guān)于電力系統(tǒng)短期負荷預測的文獻很多，但由于影響負荷的諸多因素和負荷的不確定性，使得短期負荷預測至今沒有得到令人十分滿意的解決，需要建立一種新的負荷預測方法。為此，本文做了以下工作：
2、 首先，簡述了短期負荷預測的概念和意義，及其國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和負荷分類在短期負荷預測中的應用現(xiàn)狀。進而重點講述兩種前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——BP和RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學習算法，分析他們的異同和各自的優(yōu)缺點，同時重點介紹了模糊聚類的基本原理、實用步驟。
其次，根據(jù)母線節(jié)點負荷的不同特性，將模糊聚類技術(shù)應用于母線節(jié)點負荷分類當中。
然后，根據(jù)BP和RBF網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)缺點，建立一種基于BP和RBF網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日負荷預測
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