1、對(duì)電力系統(tǒng)調(diào)度部門(mén)而言，提前預(yù)測(cè)出未來(lái)負(fù)荷是一項(xiàng)非常重要的工作，短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的精確程度不僅關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，還關(guān)系到電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
　　 本文提出了一種基于相似日的IEM-BP短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。通過(guò)分析短期負(fù)荷特性及各影響因素，提出綜合相似度模型來(lái)尋找相似日。綜合相似度模型從日特征量和日期距離兩個(gè)角度出發(fā)，綜合考慮溫度、降雨、日期類(lèi)型、負(fù)荷的周期性以及“近大遠(yuǎn)小”的影響，用日特征量和日期距離的乘積來(lái)量化綜合相似

2、度。
　　 在建模過(guò)程中引入一種新型的智能方法——仿電磁學(xué)算法，并針對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)，用改進(jìn)后的仿電磁學(xué)算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閥值，最終建立基于相似日的IEM-BP短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。用該模型與單純的BP模型、EM-BP模型、PSO-BP模型對(duì)同一天負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，仿真結(jié)果表明本文提出的模型在預(yù)測(cè)精度上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證，用基于相似日的IEM-BP模型分別預(yù)測(cè)普通工作日和節(jié)假日一周的負(fù)荷，普通工作日一周的平