【摘要】：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作是電力系統(tǒng)工作者最為側(cè)重的工作之一,對(duì)地區(qū)電力系統(tǒng)起著重要的作用。準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行有效的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以更為合理地安排電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)。在實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上,降低電能的浪費(fèi),有效降低總體成本消耗。區(qū)域配電網(wǎng)的中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的主要意義在于為電網(wǎng)規(guī)劃部門(mén)對(duì)配電網(wǎng)資源的分配和建設(shè)方向提供一個(gè)相對(duì)合理的參照值,在每個(gè)投資周期達(dá)成有限的資源的最優(yōu)分配,是電力規(guī)劃部門(mén)日常工作最常接觸的,也是工作中的重要一環(huán)。經(jīng)過(guò)前人多年對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究,得出的實(shí)用的預(yù)測(cè)方式有很多,傳統(tǒng)方法主要有回歸分析法、單耗法等,現(xiàn)代的智能方法有灰色系統(tǒng)理論、專(zhuān)家系統(tǒng)法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,在不同的條件下都有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)并不斷發(fā)展著。區(qū)域性的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作有著不準(zhǔn)確性、時(shí)間性等特點(diǎn),用電量數(shù)據(jù)的走勢(shì)因受地方的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及氣候等一系列因素影響,呈現(xiàn)出非線性,而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性和存在模糊的內(nèi)在規(guī)律的數(shù)據(jù)處理有著很好的適應(yīng)性。本文主要深入研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中期負(fù)荷預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用,研究的配電網(wǎng)區(qū)域?qū)嵗龑?duì)象為清遠(yuǎn)市區(qū)舊城區(qū)域,通過(guò)前三個(gè)月的用電量來(lái)預(yù)測(cè)次月的全社會(huì)用電量,通過(guò)六個(gè)月的實(shí)際用電量數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)數(shù)值作為對(duì)比驗(yàn)證。本文應(yīng)用MATLAB軟件設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行仿真計(jì)算。以清遠(yuǎn)市區(qū)舊城區(qū)域2009年至2016年第一季度的全社會(huì)實(shí)際用電量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),應(yīng)用動(dòng)量BP算法進(jìn)行預(yù)測(cè)并與實(shí)際值進(jìn)行誤差對(duì)比。實(shí)際計(jì)算結(jié)果表明,應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該區(qū)域配電網(wǎng)中期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度在總體上是滿足應(yīng)用要求的。然后,結(jié)合各用電分類(lèi)及應(yīng)用LM算法進(jìn)一步優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在精度上進(jìn)一步提高,由實(shí)際誤差來(lái)看,雖然單月電力負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際值仍有一定的偏離,但從六個(gè)月平均數(shù)來(lái)說(shuō)仍達(dá)到較高的精度,總體來(lái)說(shuō)在該地區(qū)是具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TM715

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2752542