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1.3本论文研究的主要工作本论文通过开展基于RBF神经网络的地区电网短期负荷预测方法探索研究，旨在寻求优化负荷预测方法的实用途径，科学、准确地找出传统负荷预测方法中存在的问题，有针对性的采取有效措施，进一步提高负荷预测的精度和效率，从...
负荷预测依其运用领域可分为：运转规划、电源开发及电力系统规划等三种，其不同应用领域所需负荷预测之内容亦不尽相同。因此，负荷预测的模式及其所使用的数学模式与公式，皆随各电力事业不同背景与环境的条件而有相当大的差异。
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毕业论文课题相关文献综述文献综述摘要：负荷预测是电力部门的重要工作之一，它是影响了电力的调度、规划、用电等工作的重要内容。由于电能在日常生活与工业生产中的地位十分重要，准确的负荷预测在维持居民正常生活、商业正常发展和工业正常运作当中起到了十分重要的作用。
这是一篇关于短期电力负荷预测,长短期记忆网络,强化学习相关方向的论文(附下载链接),论文主要内容是随着能源领域技术的进步,电力可以更方便,更有效,更经济地生成,运输和储存。智能电网旨在创建自动化,高效的能源输送网络,以改善电力输送的可靠性和质量,以及网络安全性,能源效率和需求侧...
根据预测结果分类,负荷预测可分为短期负荷预测和中长期负荷预测。对于短期负荷预测,国内外研究方法主要可以概括为以下2类：一类是以时间序列法为代表的传统方法;另一类是以人工神经网络法为代表的新型人工智能方法。
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毕业论文课题相关文献综述文献综述摘要：电力系统负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一，电力系统负荷预测水平的提高，可以合理安排电网内部的发电机组启动和停止，保持电网运行的安全稳定性[1]有利于正常生活和城市建设规划,所以它是十分重要的。
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根据预测结果分类,负荷预测可分为短期负荷预测和中长期负荷预测。对于短期负荷预测,国内外研究方法主要可以概括为以下2类：一类是以时间序列法为代表的传统方法;另一类是以人工神经网络法为代表的新型人工智能方法。
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