基于模糊理论及神经网络的电力短期负荷预测方法

分析了电力短期负荷的构成及其影响因素的特点,结合模糊技术和神经网络,设计了用于电力短期负荷预测的神经网络。利用模糊技术及相似性原理对作为BP神经网络训练样本的电力负荷按天气特征进行分类识别,同时对带有噪音的训练样本提出了处理方法。针对BP神经网络的不足,提出了改进算法;并用实际例子对上述电力短期负荷预测神经网络进行了例证。