1. 研究目的与意义
1.选题背景电力系统负荷预测是电力系统运行规划的重要参数指标，它根据已有的发电容量和现有市场需求出发，充分考虑了市场、气象、政治、地理位置等引述的影响，预测未来的用户用电需求，从而制定更合理的发电和负荷分配计划。
电力系统负荷分析是一个重要的研究课题，多年来，国内外学者都进行了大量的研究，提出了大量有效的预测方法，也满足了实际工程中的一些需求。
2.意义电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，通过准确的负荷预测，可以经济合理地安排机组启停，减少旋转备用容量，合理安排检修计划，降低发电成本，提高经济效益。
2. 课题关键问题和重难点
基于神经网络的电力系统短期负荷预测是近几年来才开始广泛使用的负荷预测方法，负荷预测按预测的时间可以分为长期、中期和短期负荷预测，其中，在短期负荷预测中，周负荷预测、日负荷预测以及提前小时预测对于的电力系统的实时调度至关重要，因为对未来时刻进行预调度要以负荷预测的结果为依据。
在当前市场化运营的条件下，由于电力交易更加频繁和运营主体之间的区别，会出现各种不确定性因素，同时负荷对于电价的敏感度也随市场的完善而逐渐增强，这也给负荷预测带来了新的难度。
由于市场各方对信息的获取和运营的经济性更加重视，准确的预测对于提高电力运营主体的运行效益有直接的作用。
3. 国内外研究现状（文献综述）
基于神经网络的电力系统短期负荷预测其优点是对大量的非结构性、非精确性规律具有自适应功能。
目前有很多负荷预测方法，如回归法、时间序列法、神经网络法、灰色方法和模糊方法等，根据不同的预测要求用于不同的场合。
其中运用较多的是神经网络法，它实际上是一种非线性拟合的方法，是对预测中天气、温度等因素处理方法，而且学习规则简单，便于计算机实现，对于训练样本较多和预测点在样本空间附近的短期负荷预测有较好的效果。
4. 研究方案
本设计将对上述输入量元素进行理论分析，研究出有效的方案，控制各类输入元素在短期负荷预测时产生的影响，建立相应的数学模型及神经网络算法，利用仿真软件MATLAB，通过建立实际电网模型，编写仿真程序，进行仿真验证。
分析理论结果，结合电网负荷实际情况，总结出一些具有实际意义的结论。
并努力尝试将各因素综合考虑，分析解决方案。
5. 工作计划
第1周查阅并翻译相关外文资料；第2周收集并阅读相关参考文献，阅读理解资料，完成资料的翻译；第3周新知识学习准备开题报告；第4周完成开题报告；第5周查阅相关资料，对短期负荷预测进行研究学习；第6周查阅相关文献，对关于神经网络算法进行研究学习；第7周软件设计；第8周软件设计；第9周软件设计；第10周 对前阶段软件的设计过程进行整理，继续进行软件设计； 第11周 开始进入软件的调试阶段；第12周 着手撰写毕业论文，完成论文的初稿，；第13周 根据指导教师的反馈意见对论文进行修改加工完善；第14周 毕业设计答辩；第15周 公布成绩；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
