随着能源需求的不断增长以及智能电网技术的发展，准确预测短期电力负荷变得尤为重要。本文提出了一种结合粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）与反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）的方法来实现短期电力负荷预测。

传统的BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点。而粒子群优化算法作为一种高效的全局搜索算法，在参数优化方面表现出色。通过将PSO应用于BP神经网络的权值和阈值调整过程中，不仅能够加快训练过程，还能有效避免过拟合现象的发生，从而提高模型的整体性能。

在实际应用中，我们首先收集了历史负荷数据作为输入样本，并对这些数据进行了预处理，包括缺失值填补、异常点检测等操作以确保数据质量。然后利用改进后的PSO-BP模型进行训练，并根据不同的时间尺度（如小时级、日级）分别构建相应的预测框架。实验结果表明，该方法相较于单一使用BP或传统机器学习算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

此外，为了进一步验证模型的有效性，还进行了敏感性分析，探讨了不同因素对预测效果的影响程度。结果显示，天气状况、节假日安排等因素确实会对短期电力负荷产生显著影响，因此在未来的研究中应更加注重这些外部变量的整合。

总之，基于PSO-BP的短期电力负荷预测方法为电力系统的规划与调度提供了有力支持，同时也为相关领域的研究开辟了新的方向。未来的工作将进一步探索如何结合更多先进的算法和技术手段，以期获得更为精确可靠的预测结果。

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