基于神经网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础,提高负荷预测精度,是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。通过实际采集两地区(云南省和深圳市)气象因素,分别用BP和RBF神经网络模型对两地区进行了短期负荷预测和精度对比分析,发现两种网络模型预测的相对误差均低于10%,但RBF的预测精度和泛化能力方面均优于BP神经网络。最后对两地区2015年1月份7天的电力负荷进行预测,发现两种网络模型预测的准确率均在90%以上,RBF网络的预测精度高于BP网络模型,并且云南省可以获得更准确的预测结果。