摘要：由于影响负荷的随机因素很多，而传统负荷预测方法一周期外推法主要考虑前几日同时段负荷瞬时变化的规律，故存在局限性，预测精度不高。从周期外推法出发，提出了一种基于神经网络的外推法修正模型：通过BP网络进行训练，找到随机因素（如天气等）对负荷的影响因子，然后将其作为周期外推法模型的修正项。此外，还对修正模型的结果进行了分析和调整。实例证明，此方法在一定程度上克服了周期外推法的缺陷，提高了短期负荷预测的精度。

关键词：周期外推法 bp网络 误差分析 数据处理 

单位：浙江大学电气工程学院; 浙江杭州310027; 桐庐县供电局调度科; 浙江桐庐311500