结束语
本文介绍的电力短期负荷预测的特点，即都是受多个影响因素共同影响，且各个因素之间有着比较复杂的关系，具有高度不确定的非线性系统，利用传统的预测方法有着诸多限制，而采用神经网络方法则能较好地克服这些限制，实现精确的非线性预测。
为了进一步提高网络的预测精度，需要从以下几个方面展开研究： （1）网络的训练过程是从给定的样本数据中归纳出输入、输出之间的复杂规律，为了能够更加精确地对系统进行预测，样本数据应该尽可能准确。 （2）提高网络预测能力的主要途径有：1）尽可能增加样本的涵盖面；2）在输入中尽可能地包括影响输出的主要因子；3）确定适当的收敛误差。对于常用的BP算法，可考虑采用遗传算法、小波分析和径向基函数做进一步的深入研究。 （3）针对BP算法中存在的收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题，可采用附加动量法和自适应学习速率法在一定程度上解决这些问题。附加动量法是在BP算法的基础上，在每个权值变化上加上一项正比于上一次权值变化量的值，并根据BP算法来产生新的权值变化，利用附加动量法可能会避开某些局部最小值。自适应学习速率法是在学习过程中不断修正学习速率，有利于提高学习效率，缩短学习时间。
第 36 页 共 48 页
参考文献
[1]飞思科技产品研发中心编.神经网络理论与MATLAB7实现[M].北京：电子工业出版社， 2005
[2]许东、吴铮编著.基于MATLAB6.x的系统分析与设计——神经网络[M].西安：西安电子科技大学出版社，2002
[3]楼顺天、胡昌华、张伟编著.基于MATLAB的系统分析与设计—— 模糊系统[M].西安：西安电子科技大学出版社，2001
[4]赵希正编著.中国电力负荷特性分析与预测[M].北京：中国电力出版社，2001
[5]于尔铿、刘广一、周京阳等编著.能量管理系统（EMS）[M].北京：科学出版社，1998 [6]张乃尧、阎平凡编著.神经网络与模糊控制[M].北京：清华大学出版社，1998
[7]王士同编著.模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计[M].上海：上海科学技术文献出版社，1998
[8]诸静编著.模糊控制原理与应用[M].北京：机械工业出版社，1995
[9]牛东晓、曹树华、赵磊等编著.电力负荷预测技术及其应用[M].北京：中国电力出版社，1998
[10]肖国泉、王春、张福伟编著.电力负荷预测[M].北京：中国电力出版社，2001 [11] 焦李成.神经网络系统理论［M］. 西安：西安电子科技大学出版社，1990.?
[12]施泉生.短期负荷预报模型库的研究及应用[J].系统工程理论与实践，1996，16（7）：99-104 [13]侯志俭、李涛等.基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法[J].中国电机工程学报，2003，23（1）：45-50
[14]冉启文、单永正、王骐等.电力系统短期负荷预报的小波-神经网络-PARIMA方法[J]. 中国电机工程学报，2003，23（3）：38-42
[15]谢宏、陈志业、牛东晓.基于小波分解与气象因素影响的电力系统日负荷预测模型研究[J]. 中国电机工程学报，2001，21（5）：5-10
[16]梁海峰、涂光瑜、唐红卫编著.遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J].电网技术，2001，25（1）：49-53
[17]王雪峰、冯英浚.多层神经网络的一种新学习算法［Ｊ］.哈尔滨工业大学学报，1997，(2)：23～25.?
[18]王雪峰、冯英浚.多层神经网络的一个快速算法［Ｊ］.运筹学学报，1998，(3)：25～29． [19]牛东晓、邢棉等.短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究[J].中国电机工程学报，
第 37 页 共 48 页
1999,23(4):21-24.
[20]Chow TW Setal.Neural network based short-term load forecasting using weather compensation [J].IEEE Trans on PWRS. 1996, 11(4):1736-1742.
[21]S.E.Papadakis,J.B.Theocharis et al.A novel approach to short-term load forecasting using fuzzy neural networks [J].IEEE. Transactions on Power System,1998,13(2):480-492.
第 38 页 共 48 页
谢辞
在论文完稿之际，首先我要向指导老师表示衷心的感谢。老师渊博的知识、丰富的实践经验和严谨的科学作风让我十分敬佩，老师不辞辛劳，对每一个细节的详细讲解、指导和答疑解惑让我们深受启发，并深为感动。如果没有赵老师的悉心指导，本论文也不可能完成得如此顺利。
在为期几个月的设计中，同学们的团结互助，无私帮助让我十分的感动，如果在这几个月中，我单凭一己之力要完成本设计是十分困难的，因为本设计的知识和内容大部分是以前未曾接触的，有许多新的东西要求我在短短几个月内消化吸收。但我们小组做为一个团队，大家相互帮助，相互鼓励，互相监督，共同讨论和解决问题，使论文能高质高效的完成。此外，我还要感谢我所列参考文献的作者，正是他们的许多研究成果给了我很大的帮助，在此表示诚挚的谢意！
第 39 页 共 48 页
附录Ⅰ：归一化MATLAB代码
%p为休息日原始输入数据
p=[411.5 400.5 393.3 402.2 391.7 413.7 441.2 435.0 435.4 435.1 460.9 461.6 451.3 445.0 444.1 453.1 450.1 499.8 530.2 531.4 481.8 452.2 450.0 454.4 29.5 16.4;
418.0 406.6 412.5 382.1 406.8 402.9 433.7 443.2 435.1 448.7 462.4 450.5 453.2 457.9 465.9 440.8 461.2 492.5 529.5 504.7 481.8 472.7 466.6 408.8 31.1 17.7;
374.4 354.4 364.4 337.2 361.0 371.4 387.1 433.9 436.9 452.3 450.4 461.3 433.9 445.4 460.9 442.0 464.2 491.7 497.7 449.6 424.6 406.0 420.1 395.1 16.6 5.6;
376.1 365.1 357.2 348.5 339.4 360.0 400.8 424.2 367.8 453.6 462.9 454.8 444.6 453.3 463.3 442.9 471.3 514.5 485.7 459.9 440.7 412.8 418.4 404.3 6.6 4.3;
382.8 361.6 352.0 359.0 360.3 360.8 406.4 420.2 461.9 439.6 456.3 464.8 435.1 455.6 465.9 436.3 466.1 503.0 512.6 482.9 463.0 444.2 443.8 423.8 22.5 13.7;
374.0 353.5 351.2 367.2 364.0 368.4 390.2 408.4 435.5 439.6 456.1 443.4 442.3 436.3 434.2 441.6 456.3 508.1 519.4 481.9 468.2 433.7 444.2 379.6 22.8 14.3;
350.9 346.3 364.0 347.3 342.1 330.7 368.9 395.5 419.2 415.5 425.6 432.8 414.1 402.2 393.0 402.7 401.6 454.3 456.8 437.9 426.0 412.2 403.4 378.9 16.3 8.9;
373.2 385.3 359.5 365.7 341.6 351.5 392.8 403.4 418.9 416.2 431.2 426.5 415.51 427.2 431.7 412.0 431.4 448.7 457.1 451.3 422.5 411.2 403.6 392.4 19.1 8.2;
340.5 347.4 335.8 324.5 341.1 377.6 372.2 412.2 393.3 403.0 413.7 381.9 409.8 401.3 387.5 393.8 445.4 486.3 489.6 474.0 436.9 406.8 385.8 369.8 14.0 5.4;
370.9 349.1 340.1 348.1 334.0 345.4 387.5 418.8 452.8 423.0 442.9 423.0 400.3 420.7 424.6 399.8 431.2 475.2 489.1 444.9 440.6 416.2 385.9 368.1 14.7 4.4]'; %P表示归一化后的输入向量 for i=1:26
P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:))); end
%p为工作日原始输入数据
p=[391.6 386.8 369.5 371.2 367.4 385.8 427.1 441.3 456.2 461.4 477.5 470.5 458.6 468.7 475.5 457.5 476.1 509.5 524.3 515.5 487.7 465.5 461.9 440.3 26.5 19.2;
422.2 408.7 400.5 397.9 392.0 412.9 455.7 431.3 463.0 422.3 469.1 478.1 436.8 446.7 441.4 428.1 449.7 494.6 526.3 507.2 473.0 460.3 457.7 438.7 26.7 15.6;
412.2 403.9 402.9 406.0 403.4 401.0 426.4 428.5 445.0 415.9 434.7 394.4 373.5 385.4 392.3 395.1 428.1 457.0 542.5 529.8 502.6 472.8 447.7 403.5 29.8 19.2;
391.0 384.0 380.3 384.7 362.8 386.1 435.2 416.0 421.4 409.3 421.8 409.7 396.3 401.7 393.9 390.6 412.5 452.0 437.5 525.5 497.6 468.0 443.0 400.0 32.2 20.6;
381.4 374.6 361.6 341.7 371.6 383.0 424.0 422.7 440.0 433.3 446.9 442.8 444.1 429.4 438.1 435.6 442.9 473.7 520.8 501.0 462.8 443.3 430.5 404.0 30.4 16.8;
368.6 362.8 352.7 355.9 351.4 351.9 394.8 419.4 476.0 472.3 465.1 481.4 470.8 490.9 476.9 480.3 498.4 534.5 556.5 526.9 489.2 466.1 436.2 421.7 6.7 4.2;
385.3 376.8 367.2 368.8 355.9 374.2 412.2 432.5 459.6 435.5 466.2 459.9 438.5 447.0 433.6 454.0 461.3 503.6 529.6 498.3 486.9 438.9 444.6 421.3 11.2 6.1;
第 40 页 共 48 页