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基于GA-BP的输电线路负荷预测研究

胡永迅,姜媛媛,夏玲

Journal of Shaoyang University(Natural Science Edition)（2021）

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Abstract
输电线路负荷预测的核心任务是根据以前负荷数据的变化规律推断出未来的发展趋势.输电线路负荷预测对于节约用电、发电机组的维护与保养、实行电网经济调度、保障生产和生活用电的稳定都具有重要的意义,是电力系统调度、用电和计划部门的重要工作.文中提出一种基于GA-BP的输电线路负荷预测研究方法,选取了日最高和日最低环境温度作为模型的输入,采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,与优化前的BP神经网络相比,提高了预测精度,有效地降低了输电线路负荷预测的误差.
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