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基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测的开题报告
一、研究背景
电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施之一，负荷预测是电力系统运行和规划的重要环节。短期负荷预测主要是指对未来一段时间内电力系统的负荷进行预测，其预测精度直接影响电力系统的稳定运行及经济效益。因此，研究短期负荷预测算法，提高负荷预测的精度与准确性，对促进电力系统的科学化、智能化和可持续发展具有重要意义。
BP神经网络是一种基于反向传播算法，具有良好非线性拟合能力的神经网络。其在短期负荷预测中得到了广泛应用，且预测准确性优于传统方法。
二、研究目的
本论文旨在基于BP神经网络算法，对电力系统短期负荷进行预测，提出一种能够提高预测准确性的方法，并将其应用于实际电力系统负荷预测中，以验证其效果。
三、研究内容及方法
1.短期负荷预测基本理论：
介绍短期负荷预测的基本概念，定量表征电力系统负荷的特征、变化规律等；分析和比较短期负荷预测的相关算法，选择BP神经网络为短期负荷预测的基础模型。
2.基于BP神经网络的负荷预测模型的建立和优化：
详细阐述BP神经网络的基本原理及实现方法，探究如何选择神经网络的拓扑结构、学习算法、优化方法等；通过实验数据验证神经网络的参数设置和预测效果，得出最优的网络结构。
3.预测模型的应用及优化：
将优化的BP神经网络模型应用于实际电力系统中，对比分析神经网络模型与传统预测方法的优劣，提出改进意见；对预测模型进行优化，以提高预测精度；通过实验验证模型的效果。
四、研究意义和成果预期
本论文将优化的BP神经网络算法应用于电力系统短期负荷预测中，能够在提高预测准确性的同时，减少电力资源的浪费和社会成本。研究成果将在电力系统负荷预测领域具有广泛的应用前景。
预期成果包括：
1.基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测模型；
2.优化后的预测方法，可提高模型预测准确性；
3.验证了优化后模型在实际应用中有效性，并与传统方法进行了比较。
参考文献：
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[2]余秋菊，杨宇翔.电力系统短期负荷预测研究综述[J].计算机技术与发展，2016（9）：6-9
[3]郭一搏，李嘉豪，梁骏文，等.基于改进迁移学习的短期负荷预测研究[J].电力自动化设备，2018（7）：65-69