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针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系，首先，提出用BP神经网络进行负荷预测，接着，在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度，对于日期变量分为工作日和休息日，对于气温变量进行分段处理。最后通过实例仿真表明该方法可以取得较高的预测精度。
基于神经网络的短期负荷预测
【摘 要】
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针对电力系统短期负荷的变化与影响因素间的复杂非线性关系，首先，提出用BP神经网络进行负荷预测，接着，在输入变量的选择上引入了负荷日期和气象温度，对于日期变量分为工作日和休息
【机 构】
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三峡大学电气信息学院
【出 处】
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电气开关
【发表日期】
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2009年4期
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