摘要：为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷，提出了改进的粒子群算法（MPSO），并与BP算法相结合，形成改进的粒子群-BP（MPSO-BP）神经网络算法，用此算法训练神经网络，实现了神经网络参数优化，得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素，进行电网短期负荷预测。算例分析表明，与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比，该方法改善了BP神经网络的泛化能力，预测精度高，收敛速度快，对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。

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