1. 毕业设计（论文）主要目标：
电力系统由电力网、电力用户共同组成，其任务是给广大用户不间断地提供经济、可靠、符合质量标准的电能，满足各类负荷的要求，为社会发展提供动力。由于电力的生产与使用具有特殊性，即电能难以大量储存，而且各类用户对店里的需求是变化的，这就要求系统发电出力应随时与系统负荷的变化动态平衡，即系统要最大限度地发挥出设备能力，使整个系统保持稳定且高效的运行，以满足用户的需求，否则就会影响供用电质量，甚至危及系统安全与稳定，因此电力系统复合预测技术发展了起来，而且是这一切对顺利进行的前提和基础。该毕业设计准备运用神经网络进行数据预测，建立电力负荷预测模型，对电力系统负荷进行预测。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
负荷预测的核心问题是预测的技术问题，或者说是预测的数学模型。传统的数学模型是用现成的数学表达式加以描述，具有计算量小速度快的优点，但同时也存在很多缺陷和局限性。比如不具备自学习、自适应能力、预测系统的鲁棒性没有保障等，特别是随着我国经济的发展，电力系统的结构日趋复杂，电力系统的变化的非线性、时变性和不确定性的特点更加明显，很难建立一个合适的数学模型来清晰地表达负荷和影响负荷的变量之间的关系，而基于神经网络的非数学模型预测法，为解决数学模型发的不足提供了新的思路。
利用人工神经网络对电力系统负荷进行预测，实际上是利用人工神经网络可以以任意精度逼近任意非线性函数的特性，及通过学习历史数据建模的优点。在各种人工神经网络中，反馈式神经网络有应其具有输入延迟，进而适合应用于电力系统负荷预测，根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。
3. 主要参考文献
[1] 任丽娜.基于Elman神经网络的中期电力负荷预测模型研究[D].兰州:兰州理工大学，2007.
[2] 张德丰.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:机械工业出版社,2008.
[3] 王雪松,程玉虎,易建强,等.基于Elman网络的非线性系统增强式学习控制[J].中国矿业大学学报,2006,35(05):653-657.
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