目的:电力系统短期负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,也是核反应堆功率控制系统的重要组成环节,它对核电站的运行,控制和计划都有着非常重要的意义.提高电力系统短期负荷预测精度是实现核电站的经济、高效运行的必要前提.由于负荷预测的复杂性、不确定性,从而使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测结果.人工神经网络(ANN)可以模仿人脑的智能化处理,具有逼近任意非线性函数的特征和自学习能力,给负荷预测提供了一种新的途径.但是该模型本身也存在着不足,为了进一步提高电力系统短期负荷预测精度,该课题提出了一种新型的短期负荷预测方法,该方法引入了擅长处理不确定...
