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电力系统负荷预测是能量管理系统（EMS）的重要组成部分，它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响，提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性，又能改善电力系统运行的经济性，但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度，构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络，以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子，以改进BP算法作为预测算法，来获得预报日相似日负荷曲线；然后引入自适应模糊神经网络