基于BP神经网络的北京夏季日最大电力负荷预测方法
李琛1, 2 郭文利2 吴进3 金晨曦2
1中国气象局北京城市气象研究院，北京100089
2北京市气象服务中心，北京100089
3京津冀环境气象预报预警中心，北京100089
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摘要:
利用2006~2017年北京夏季（6~8月）逐日最大电力负荷和同期气象资料，分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性，基于BP（Back Propagation）神经网络算法，建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明：北京夏季周末基础负荷远小于工作日，剔除时应加以区分；气象因子对气象负荷的影响具有累积效应，累积2 d时两者的相关性最强；结合实际，根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型；经实际预测检验，两种预测模型均取得了较好的预测效果，能够满足电力部门的实际需求，其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。
