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电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容，预测结果的准确性对电力系统的安全、优质，经济运行具有重要意义。为提高电力系统短期负荷预测精度，采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型，将影响负荷的主要因素作为数据样本，进行网络的自我训练和学习，并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法（即BP算法）来修正神经网络的连接权重．从而达到对负荷预测模型的改良和完善，进一步贴近实际的负荷变化，其预测的精度也较高。