摘要:本发明公开了一种基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法,本发明方法包括:一、基于灰色关联度的负荷序列关联性分析;二、基于最短距离法聚类确定多重BP神经网络的成员集;三、基于有效性指标确定多重BP神经网络的重数;四、还引入了动量因子,并采用多次计算求平均值的方式,改善BP神经网络易陷入局部收敛的问题,提高其抗振荡能力;五、将建立的多重BP神经网络预测模型对短期电力负荷进行预测。本发明方法改善了BP神经网络易陷入局部收敛的问题,提高了其抗振荡能力,且多重BP神经网络相比传统BP神经网络预测模型,具有更好的预测效果。