【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第8期 143-146页,共5页

【作 者】： 张庆新 ; 崔展博 ; 陶勇 ; 王路平

【摘 要】 为克服常规负荷预测模型缺乏结合具体工艺的问题,同时考虑到企业不同部门对负荷预测时段的需求,本文对负荷预测系统进行分类,分别建立日用电量预测,日负荷预测,超短期负荷预测三个子系统,通过选择优化的网络训练模型,避免了传统的负荷预测方法中单凭采样数据预测的局限性,以最小化负荷预测误差为目标,对不同的负荷管理预测系统进行仿真,仿真结果验证了本文所提出方法的有效性.