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电力系统短期负荷预测是电力部门的一项重要工作,它对合理安排机组启停、确定燃料供应计划、进行电力交易等都具有重要的意义。因此,短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。根据以往电力系统短期负荷预测的方法,本文对神经网络与模糊系统基本理论与方法进行了较深入细致地研究,分别建立了基于神经网络和模糊神经网络的两种负荷预测模型。在基于神经网络的负荷预测方法中,首先对数据进行归一化处理,然后分别采用附加动量法和L-M 规则修正的误差反向传播算法,并对两种算法的计算速度和