电力系统负荷预测基于神经网络模型

采用BP神经网络模型，通过对前几日电力负荷的学习和锻炼，最终输出下一日的电力负荷预测，且同时输出误差，程序可拓展性相当强，excel表格可以自由输入数据。电力系统负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，即ANN）是一种采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络是近年来十分热门的交叉学科，它涉及生物、电子、计算机、数学和物理学科，有着非常广泛的应用前景，其应用领域包括：建模、时间序列分析、模式识别和控制等。人工神经网络所具有的较强的非线性映射和强大的自学习、自适应能力，在负荷预测中得到了越来越多的应用。