本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力部門日常調(diào)度工作中一項(xiàng)十分重要的內(nèi)容,短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著直接影響。因此,短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的一個(gè)重點(diǎn)方向。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種智能算法,近年來在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的研究與應(yīng)用。本文對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),學(xué)習(xí)規(guī)則等方面進(jìn)行介紹后,分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過程中,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括采用橫向?qū)Ρ确ê涂v向?qū)Ρ确▽?duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,隨后采用非線性阻尼最小二乘法對(duì)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化。訓(xùn)練過程中,網(wǎng)絡(luò)采用數(shù)據(jù)循環(huán)輸入的方法以提高樣本的利用率及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率,并在合理的取值范圍內(nèi)選取多組網(wǎng)絡(luò)參數(shù),將訓(xùn)練效果最好的一組應(yīng)用到模型中去。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是典型的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),它是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,增加一個(gè)承接層來存儲(chǔ)內(nèi)部狀態(tài),從而使系統(tǒng)具有適應(yīng)時(shí)變特性的能力。本文在Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模過程中,分別從網(wǎng)絡(luò)算法、激勵(lì)函數(shù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方面對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,以提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和預(yù)測(cè)精度。仿真過程中,以上兩個(gè)數(shù)學(xué)模型均采用相同的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),通過預(yù)測(cè)誤差及預(yù)測(cè)精度間的對(duì)比得出結(jié)論,Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
【關(guān)鍵詞】：短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)模型 預(yù)測(cè)精度
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM715;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.1.1 研究背景7
• 1.1.2 研究意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀8
• 1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 負(fù)荷預(yù)測(cè)主要方法分析9-11
• 1.3.1 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法9-10
• 1.3.2 現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法10-11
• 1.4 本文的主要工作11-13
• 第二章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究13-19
• 2.1 電力負(fù)荷的分類13-14
• 2.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)概述14-15
• 2.3 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)15
• 2.4 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本原理15-16
• 2.5 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)基本流程16-18
• 2.6 本章小結(jié)18-19
• 第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-25
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述19
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)19-20
• 3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)20
• 3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)20-21
• 3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型分類21-23
• 3.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則23-24
• 3.7 本章小結(jié)24-25
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)25-42
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述25-26
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)26-27
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法27-30
• 4.3.1 信號(hào)正向傳播27
• 4.3.2 誤差反向傳播27-28
• 4.3.3 學(xué)習(xí)算法的基本優(yōu)化方法28-30
• 4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立30-37
• 4.4.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理30-31
• 4.4.2 選取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)31-33
• 4.4.3 選取學(xué)習(xí)參數(shù)33-34
• 4.4.4 改進(jìn)學(xué)習(xí)算法34-37
• 4.5 算例分析37-41
• 4.6 本章小結(jié)41-42
• 第五章 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)42-52
• 5.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理42-43
• 5.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)43-44
• 5.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法44-45
• 5.4 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立45-47
• 5.4.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理45-46
• 5.4.2 改進(jìn)學(xué)習(xí)算法46
• 5.4.3 改進(jìn)激勵(lì)函數(shù)46-47
• 5.4.4 選取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)47
• 5.5 算例分析47-49
• 5.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比49-51
• 5.7 本章小結(jié)51-52
• 第六章 結(jié)論與展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 致謝55-56
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷56

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