简介：摘要电力负荷预测是电网公司的一项重要工作，现实中很多因素均能导致负荷变动，故电力负荷具有周期变动以及随机变动的特征。任何一种单一预测法均不能较为全部的预测电力体系负荷变动，对于这个问题，这篇文章引进竞争理论，将BP神经网络(BPNN)与自回归滑动均匀模型(ARMA)相联系，构建成组合式预测法(ARMA－BPNN)，其归纳使用了两者的长处，能够预测周期性和非线性电力负荷变动。该预测办法的BPNN预测电力负荷的非线性规则，ARMA预测周期性规则，最终将两者预测成果叠加，得出最终的负荷变动规则。表明，ARMA－BPNN兼具两者长处，起到了优势互补的效果，提高了电力负荷预测的精准度。
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