基于神经网络的供电局母线短期负荷预测开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一．课题研究意义电力系统短期负荷预测主要是根据历史电力负荷、天气温度、日期类型等因素对未来几个小时至几天的电力负荷进行预估。

由于目前的技术还无法实现电能的大量存储，要想保证电力系统的安全稳定运行，提高经济效益，就需要对电力负荷进行预测。

高精度的短期负荷预测对实现电力系统的供求平衡[1-3]，减少资源浪费具有重要的指导意义。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一．研究内容及要求电力负荷预测是基于电力负荷历史数据，通过探索电力负荷本身发展规律及变化情 况，研究与其相关的社会条件及其他影响因素，建立电力需求与特征之间的模型，对未来负荷进行有效预测的过程。

二.拟采用研究方案科学有效的负荷预测不仅要求有准确的基础信息资料和正确的预测基本原理，预测的研究步骤也至关重要，根据燃气负荷预测的目的不同，预测的步骤流程也存在差别，但基本流程大体一致。

（1）明确预测内容，制定预测计划（2）收集数据和整理资料（3）归纳出预测方法，选择预测模型（4）应用模型进行预测（5）预测结果评估利用 matlab 编写 bp 神经元网络算法，使用历史负荷数据、气温数据作为训练数据，不断训练 bp 神经元网络，从而训练出误差最小、符合预期范围内的 bp 神经元网络。