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1、本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目：基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测专业：电气工程及其自动化V基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测摘要电力系统短期负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全和可靠运行方面起着重要作用，它已成为电力系统中现代能量管理系统的一个重要组成部分。负荷预测的误差将导致运行和生产费用的剧增，因此，精确的预测就成了电力工作者和科技人员致力解决的问题。电力系统负荷变化受多方面影响，一方面，负荷变化存在着未知不确定因素引起的波动；另一方面，又有周期变化的规律性，这使得负荷曲线具有相似性。同时，由于受天气、节假日等特殊情况的影响，又
2、使负荷变化出现差异，呈现强烈的非线性特性。本文提出了一种基于BP神经网络的预测方法，这种方法的最大优点就是对大量的非线性特性、非准确性规律具有自适应功能。本文主要针对BP神经网络应用于电力系统短期负荷预测做了进一步的研究,并通过MATLAB设计BP神经网络，仿真结果表明BP神经网络在短期负荷预测中的应用是可行的，能较好的反映负荷预测的非线性特性，但由于本文没有考虑气候，温度，节假日等因素的数据，做出来的仿真结果并不令人十分满意，不过依然可以肯定BP神经网络依然优于传统的预测方法，是一个有待于我们去研究和开发的新领域。关键词：电力系统；BP神经网络；短期负
3、荷预测VBasedonBPneuralnetworkpowersystemShort-termloadforecastingAbstractShort-termloadforecastinginreal-timepowersystemcontrolandtoensureeconomic,safeandreliableoperationplaysanimportantrole,ithasbecomeamodernpowersystemenergymanagementsystemisanimportantcomponent.Loadforecastinger
4、rorswillleadtosharpincreaseinoperatingandproductioncosts,therefore,accuratelypredictthepowertobecometheworkersandtechnicalpersonneltoaddresstheproblem.Variouspowersystemaffectedbytheloadchange,ontheonehand,thereistheunknownloadchangecausedbyfluctuationsinuncertainty;theotherhand,
5、thereareperiodicchangesinthelaws,whichmakesasimilarloadcurve.Atthesametime,duetoweather,holidaysandotherspecialcircumstancesof,anddifferencesintheloadchangesoccur,showingastrongnonlinearity.Inthispaper,BPneuralnetworkbasedpredictionmethod,thebiggestadvantageofthisapproachisthatth
6、enonlinearcharacteristicsofalargenumberofnon-accuracyofthelawofadaptivefunction.Inthispaper,BPneuralnetworkforshorttermloadforecastinginpowersystemtodofurtherresearchanddesignBPneuralnetworkthroughtheMATLAB,simulationresultsshowthatBPneuralnetworkintheshort-termloadforecastingisf
7、easible,andcanbetterreflecttheloadpredictthenonlinearcharacteristics,butbecausethisarticledoesnotconsidertheclimate,temperature,holidaysandotherfactors,thedata,soitisnotverysatisfactorysimulationresults,butstillcertainlybetterthanthetraditionalprediction,anditisaneedtobeustonewar
8、easofresearchanddevelopment. Keywords：Po
