根据提供的文件内容，以下是对知识点的详细说明：
1. 电力负荷预测的重要性及挑战：
电力负荷预测对于电力系统的运行和规划具有重要意义。它可以帮助电力企业合理安排发电计划、优化资源配置、减少能源浪费，并确保电网的安全稳定运行。然而，电力负荷受多种不确定因素的影响，如天气、经济发展、人口增长和工业活动等，使得准确预测存在挑战。中长期负荷预测尤其困难，因为其受到的不确定因素更为复杂多变。
2. 组合预测模型的优势：
为了解决单一预测模型的局限性，组合预测模型被提出并应用于电力负荷预测。这种方法通过综合多个预测模型的预测结果，并为各个模型分配适当的权重，以期获得比单个模型更准确的预测结果。组合预测模型特别适用于面对非均匀误差的场景，通过加权处理可以平衡各模型的误差，从而提高整体预测的准确性。
3. 人工神经网络在电力负荷预测中的应用：
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）由于其高度的容错性、联想性、自组织和自学习能力，对于复杂非线性系统的映射和泛化功能强大，因此在电力系统负荷预测领域得到了广泛应用。通过使用人工神经网络，模型能够捕捉到输入与输出之间的复杂关系，对负荷变化进行有效预测。
4. Matlab神经网络工具箱的特点：
Matlab神经网络工具箱是Matlab软件中的一个重要组成部分，它提供了一系列的函数和方法，使得研究者能够更加直观和方便地进行神经网络的设计、训练和仿真等工作。使用Matlab工具箱可以避免传统编程语言建立模型时的复杂性和长训练时间，因为Matlab具有简便的编程环境和较快的收敛速度。
5. BP神经网络的结构和学习算法：
BP神经网络（Back-Propagation Neural Network）是一种按误差逆传播训练的多层前馈神经网络，具有至少一个隐含层。网络通过正向传播输入信息和反向传播误差信号的方式来调整网络权重。BP算法的主要局限包括收敛速度慢、容易陷入局部极小值和训练瘫痪等问题。为克服这些问题，研究者提出了动量法、自适应调整学习速率等改进方法。动量法通过引入动量因子防止权重更新过于剧烈，而自适应调整学习速率则通过动态调整学习速率来加快收敛并避免振荡。
6. 模型的编程简便性和收敛速度：
在Matlab环境下，利用神经网络工具箱建立的组合预测模型不仅编程简单，而且具有较快的收敛速度。这是因为Matlab提供了丰富的函数库和较高的抽象层次，使得研究者能够更加专注于算法设计和模型结构，而不必过分关注底层实现细节。
7. 模型的实用性和有效性：
模型的实用性和有效性通过算例得到验证。算例证明了该模型在处理复杂非线性系统映射时的高效性和准确性，同时也展示了Matlab环境下快速开发高质量电力负荷组合预测模型的能力。
总结而言，文档内容主要围绕电力负荷预测的组合模型进行介绍，着重强调了人工神经网络和Matlab工具箱在此类预测中的应用优势，以及BP神经网络作为基础网络结构的改进方法和特点。通过分析，我们可以看到利用Matlab工具箱和神经网络结合进行电力负荷预测能够有效地提高预测准确性，同时也显著提升了研究开发的效率。
