基于BP神经网络的智能家电集群短期电力负荷预测方法研究

随着智能家电集群的出现和普及,人们对电力的需求不断增加。为了更好地管理和调度电力资源,准确预测智能家电集群的电力负荷变化是必不可少的。因此,文章提出了一种基于BP神经网络的预测方法,首先分析了智能家电集群的短期负荷特征并构建了相应的预测模型,然后利用BP神经网络对负荷数据进行了训练和预测,从而实现对未来短期电力负荷的准确预测。实验结果表明,该方法可以较好地预测智能家电集群的短期电力负荷,具有一定的准确性与可行性。