电力系统短期负荷预测：神经网络与专家系统结合方法

"本文详细探讨了电力系统短期负荷预测的重要性，并介绍了使用人工神经网络和专家系统进行预测的方法。作者朱向阳在硕士学位论文中提出了一种基于资源分配网络的预测模型，该模型在电力系统负荷预测中表现出了高精度。此外，当遇到天气突变等复杂情况时，通过专家系统对预测结果进行修正，可以进一步提升预测准确性。论文还描述了一套基于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统，该系统集成了多种预测算法，包括最小二乘法、线性回归法、时间序列法、相似日法、神经网络法和组合算法，提供了一个全面的负荷预测方法库，以提高预测精度和效率。通过实际电网的预测案例，证明了该系统的有效性和实用性。" 文章中提到的【标题】"算例分析-advance steel 高级设置技巧"看似与电力系统短期负荷预测无关，但可能是另一个话题，这里不再详细展开。 在【描述】部分，文章展示了通过神经网络方法和专家系统对江苏某电网2003年4月和9月负荷的预测结果。表4.1列出了不同日期的预测误差，显示了在专家系统修正后，预测误差明显减小。图4.3和4.4则展示了4月19日和9月29日的负荷预测情况，这些数据进一步证实了神经网络结合专家系统在负荷预测中的优势。 【标签】"电力系统短期负荷预测及其应用系统_2.pdf"明确了主题是关于电力系统的短期负荷预测系统及其实际应用，这与论文内容相吻合。 论文作者朱向阳在【部分内容】中指出，随着电力系统和市场化的进步，负荷预测在调度自动化系统中的作用愈发重要。他提出的人工神经网络模型结合资源分配网络的新预测方法，以及在天气变化时利用专家系统进行修正的策略，都为提升预测精度提供了新的思路。同时，他还开发了一套预测系统，该系统在实际运行中表现出良好的实时性、经济性和实用性，对于提升预测人员的工作效率大有裨益。 这篇硕士学位论文深入研究了电力系统短期负荷预测的理论、算法和应用系统开发，特别是神经网络和专家系统在预测中的协同工作，为电力系统的现代化管理和决策提供了有力的工具。