络被广泛地用于负荷预测。正如所陈述的那样，基于神经网络技术的软件被美国多个电力公用事业公司使用。些亚神经网络出现。在负荷预测中径向基函数网络自组织特征映射的聚类和递归神经网络被使用。然而，反馈神经网络是最长应用的亚型。前馈网络包含个输入层几个隐含层和个输出层。神经元由权向量连接，既无反馈也无层内连接。个神经元通过接收个输入计算其加权和减去所谓的偏差，并应用激活函数产生输出，即。基本学习和燕山大学本科生毕业设计论文权值调整方法是反向传播，即反向传播误差以调整权值。通常使用单隐层网络。等人提供了大型神经网络与古典方法的对照。古典方法从单纯的预测方法到平滑滤波和平滑滤波与线性回归的组合。进而想到平滑滤波和神经网络的结合。现在的工作是以来自里约热内卢当地家公共事业公司的数据预测未来小时的负荷曲线图。用于建立测试和验证负荷模型数据是年月到年月的时负荷和温度数据。等人发现大型神经网络效果最好，不仅最小，而且误差蔓延较小。正如他们所推断的，大型神经网络被看做比其它负荷预测模型具有竞争力的模型。结论负荷预测对于电力部门的决策过程非常重要。本文概述了常用输入变量和预测指标，之后给出些模型和方法。越来越多的注意力集中在混合动力方法上。负荷预测不仅在为电力系统运营提供精确的估算方面非常重要，而且还是能源市场交易和决策的个基础。准确的预测是个关键因素个电力部门的决策者需要准确的预测，因为大多数决策必然是基于预期的未来需求。因此第批做出的决策之是选择个合适的模型。这取决于所预测的问题和当前形势。因此，没有统的建议。燕山大学毕业设计论文评审意见表指导教师评语成绩指导教师签字年月日评阅人评语成绩评阅人签字年月日注评语表填写内容小四号字，行距为磅。此行文字阅后删除。市场各方更加重视信息的获取，准确的预测结果对于电力经营主体的运行效益有直接影响，因而对负荷预测精度又提出更高要求荷预测的结果，因此其结果的准确性直接影响调度结果，进步对电力系统的安全运行及其经济性带来重要影响。电力负荷变化受多方面影响。在为解决电力垄断而实行的市场化运营条件下，由于电力交易更加频繁及经营主体的非常重要。负荷预测的结果对于机组启停的安排及新的发电机的安装，对于电网的增容和改建，对于旋转备用容量大小的安排检修计划安排的合理性发电成本及经济效益都有重要影响。未来时刻的电力系统调度安排取决于负定精度要求的条件下，确定未来特定时刻的负荷值。负荷预测按时间期限进行分类，通常分为长期中期短期超短期负荷预测。电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之，对于电力系统控制运行和计划的意义献致谢附录附录附录附录章及标题第章绪论课题背景及意义电力系统的任务是给用户不间断地提供优质电能，满足各类负荷的需要。负荷预测是在考虑各种影响的条件下，利用套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足与结构算法网络的功能本章小结第章基于神经网络的电力系统负荷预测神经网络预测模型样本集的设计网络结构设计参数的选择输入输出数据预处理网络训练与测试网络仿真结果网络的改进本章小结结论参考文测的基本原理负荷预测的特点影响负荷变化的因素负荷预测误差分析负荷预测基本程序本章小结第章神经网络基本原理神经网络基础知识人工神经元模型人工神经网络模型人工神经网络的特性神经网络算法网络网络模型目录摘要第章绪论课题背景及意义国内外研究现状人工神经网络在负荷预测中的应用本文的研究内容本章小结第章电力系统负荷预测分析负荷预测基础知识负荷预因此需要个自动的预测系统，以满足机组调动及经济效益的需求，且该系统要能减少对调度人员经验的依赖性并适应于不同的精度要求。因此，电力负荷预测水平成为衡量个电力企业的管理是否走向现代化的标志之，尤其在电力事业高度发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决也成为我们面临的艰巨而重要的任务。国内外研究现状国内外许多学者对此进行了研究，发展至今，已提出了许多测试方法，并在预测中应用最新的数学成果，预测水平得到迅速提高，预测研究取得了燕山大学本科生毕业设计论文很大进展。负荷预测的核心问题是预测的技术方法，即预测数学模型的建立。随着现代科学技术的发展，预测理论技术得到了很大改进，理论研究得到逐步深入。例如在国内，华北电力大学的陈志业牛东晓教授等先后对此进行了研究，开发了适合短中长期各类负荷预测的应用软件包，分别通过了电力工业部和有关网省局的技术鉴定，鉴定认为负荷预测模型的研究达到了国际先进水平，并已广泛的应用于华北电网各个地区。现已有的预测技术可分为定性的经验预测技术及依赖于数量模型定量的预测技术。在实际应用中，经验技术方法的预测精度并不比定量方法的预测精度差，甚至比些定量方法的预测精度更高，尤其是在含有天气突变重大事件等不确定性因素的特殊情况下。经验技术方法不是依靠模型分析，而主要是依靠专家的判断，目录摘要第章绪论课题背景及意义国内外研究现状人工神经网络在负荷预测中的应用本文的研究内容本章小结第章电力系统负荷预测分析负荷预测基础知识负荷预测的基本原理负荷预测的特点影响负荷变化的因素负荷预测误差分析负荷预测基本程序本章小结第章神经网络基本原理神经网络基础知识人工神经元模型人工神经网络模型人工神经网络的特性神经网络算法网络网络模型与结构算法网络的功能本章小结第章基于神经网络的电力系统负荷预测神经网络预测模型样本集的设计网络结构设计参数的选择输入输出数据预处理网络训练与测试网络仿真结果网络的改进本章小结结论参考文献致谢附录附录附录附录章及标题第章绪论课题背景及意义电力系统的任务是给用户不间断地提供优质电能，满足各类负荷的需要。负荷预测是在考虑各种影响的条件下，利用套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足定精度要求的条件下，确定未来特定时刻的负荷值。负荷预测按时间期限进行分类，通常分为长期中期短期超短期负荷预测。电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之，对于电力系统控制运行和计划的意义非常重要。负荷预测的结果对于机组启停的安排及新的发电机的安装，对于电网的增容和改建，对于旋转备用容量大小的安排检修计划安排的合理性发电成本及经济效益都有重要影响。未来时刻的电力系统调度安排取决于负荷预测的结果，因此其结果的准确性直接影响调度结果，进步对电力系统的安全运行及其经济性带来重要影响。电力负荷变化受多方面影响。在为解决电力垄断而实行的市场化运营条件下，由于电力交易更加频繁及经营主体的差别，会出现各种不确定性因素，另外电价对于负荷变化的影响逐渐增强，是的负荷预测更加困难。市场各方更加重视信息的获取，准确的预测结果对于电力经营主体的运行效益有直接影响，因而对负荷预测精度又提出更高要求。但目前的负荷预测是人工进行的，是调度人员根据经验寻找相