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力系统负荷预测研究 摘要:通过对岳阳县地区电力负荷历史数据及特点的研究,分析了影响中期负荷预测准确性的多方件的关系,建立神经网络中期负荷预测模型,研究了这一人工智能技术应用于电力系统负荷预测的可行性。提出了一种基测中,行特性、增容决策、自然条件及社会影响等条件下,研究和应用一套系统处理过去负荷与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定未来某划和运行都离不开电力负荷预报,准确的负荷预报不仅对电力系统的安全、可靠、经济运行起着重要作用,同时也是潜在节约能源的方法[1]。电力系统负荷数据预测的研究在近些年来有了很大的发展,预测的方法由过去的人工方式逐步转换成软件干预方式。电力系统负荷预测问题的研究也越 eural理,对大量建立系统的模型,对,预须荷预测工作。主要有以下几个方面:不准确性,条件性, 性行:收集和息负荷预预测目立相应素对电层确定,因而数目与直接关误差不没有 习目, 之间的数据。输入向量:p=2910,0.2850,1820,0.1130,0440,0.0590,1700,0.2200,2890,0.2860,输出向量:t=,0.7250;0.7558,0.6941,,0.7188;0.8387,0.8149,小, ,对网络,经入向量为:p450,0.0610, 网络的预语电报.2004,26(1):41~43.oadforecastingusingnsonpowersystem,1991,6(2):442~449.研究[j].现代现代商贸工业.2009,21:253~254.j新导报,2011,2.
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