發(fā)布時(shí)間：2017-04-29 00:11

  本文關(guān)鍵詞：基于小波分析的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是在滿足安全生產(chǎn)和保證供電質(zhì)量的前提下提供運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的結(jié)果反映負(fù)荷的發(fā)展?fàn)顩r和經(jīng)濟(jì)水平,其準(zhǔn)確性關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以確保用電需求和優(yōu)質(zhì)電能,有效降低電力成本,提高人民生活水平和社會(huì)滿意度。社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步推進(jìn),電力市場(chǎng)政策放開,同時(shí),電力企業(yè)改革的深入,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)必然存在,而短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力市場(chǎng)常規(guī)運(yùn)作不可或缺的部分,既是發(fā)電企業(yè)上網(wǎng)電量和電價(jià)的依據(jù),更是有力手段和基礎(chǔ),準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)直接關(guān)系到發(fā)電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和電網(wǎng)的利益。本文首先介紹負(fù)荷預(yù)測(cè)的概念,闡述研究負(fù)荷預(yù)測(cè)的目的及意義、負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)、短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性、預(yù)測(cè)的方法及其發(fā)展?fàn)顩r、不同預(yù)測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)和不足,引入基于小波分析的短期電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)。介紹小波分析的原理、分類及常用小波函數(shù),應(yīng)用于短期日負(fù)荷預(yù)測(cè)中;結(jié)合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法,針對(duì)某地區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù),分別建立小波分析,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,應(yīng)用matlab進(jìn)行試驗(yàn),對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果的負(fù)荷曲線和誤差分析,研究得出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有小波分析的特點(diǎn),較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更短的學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間和更好的精度,相比較預(yù)測(cè)結(jié)果有更好準(zhǔn)確度。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 負(fù)荷預(yù)測(cè) 小波分析 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM715
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)的發(fā)展及現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 第2章 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)分析14-21
• 2.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)概述14-16
• 2.2 負(fù)荷預(yù)測(cè)基本特點(diǎn)16-18
• 2.3 負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差分析18-21
• 第3章 小波分析在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用21-38
• 3.1 小波分析理論概述21-22
• 3.2 小波理論的發(fā)展22-24
• 3.2.1 傅里葉變換22
• 3.2.2 短時(shí)傅里葉變換22-23
• 3.2.3 小波變換23-24
• 3.3 小波分析理論概述24-28
• 3.3.1 連續(xù)小波變換25-26
• 3.3.2 離散小波變換26
• 3.3.3 二進(jìn)小波變換26-27
• 3.3.4 小波多分辨分析27
• 3.3.5 Mallat算法27-28
• 3.4 常用的小波函數(shù)28-33
• 3.4.1 Haar小波29
• 3.4.2 Daubechies小波29-31
• 3.4.3 Mexican Hat（Mexh）小波31-32
• 3.4.4 Morlet小波32-33
• 3.4.5 Meyer小波33
• 3.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-35
• 3.6 小波分析在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用35-38
• 第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用38-49
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述38-41
• 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類38-39
• 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法39-40
• 4.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)40-41
• 4.2 誤差反傳（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理41-45
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程41-43
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意點(diǎn)及局限性43-44
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建44-45
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在負(fù)荷預(yù)測(cè)中應(yīng)用的實(shí)例分析45-49
• 第5章 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用49-56
• 5.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述49
• 5.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分類49-51
• 5.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建51-53
• 5.3.1 小波函數(shù)的選取51-52
• 5.3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建52-53
• 5.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際算例分析53-56
• 第6章 結(jié)論56-58
• 6.1 結(jié)論56
• 6.2 課題展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 在學(xué)研究成果61-62
• 致謝62

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