本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葫蘆島地區(qū)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究

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【摘要】：電力作為一種特殊的商品,必須“按需生產(chǎn)”,因?yàn)樗荒艽罅看鎯?chǔ)。電力系統(tǒng)必須隨時(shí)調(diào)整發(fā)電量以達(dá)到與負(fù)荷需求的動(dòng)態(tài)平衡,否則會(huì)造成電量的過(guò)�；蛘卟蛔�,甚至?xí)绊戨娏ο到y(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,給電力公司造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,除此之外,還會(huì)對(duì)電力用戶(hù)的使用上造成不便。因此短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)在如今具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義,它不僅對(duì)電力生產(chǎn)、調(diào)度等行為起著至關(guān)重要的指導(dǎo)作用,更是對(duì)電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供了重要的保障。隨著電力市場(chǎng)改革的不斷深入,傳統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法已經(jīng)難以滿(mǎn)足電力部門(mén)的要求,也沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正的計(jì)算機(jī)化。本文主要分析了葫蘆島地區(qū)影響電力負(fù)荷變化的因素,并建立了基于標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法;另外,在此基礎(chǔ)上,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn),進(jìn)一步提高了負(fù)荷預(yù)測(cè)的速度和精度。在電力負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)處理中,通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方式計(jì)算了負(fù)荷的偏離率并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使得預(yù)測(cè)的序列和結(jié)果更加合理化。在此基礎(chǔ)上,建立了標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè),通過(guò)MATLAB平臺(tái)研究了利用同一日期內(nèi)不同時(shí)刻的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的負(fù)荷大小和利用不同日期同一時(shí)刻的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一日期該時(shí)刻負(fù)荷大小兩個(gè)問(wèn)題;最后對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn)并利用該改進(jìn)模型預(yù)測(cè)了不同日期同一時(shí)刻的負(fù)荷大小。驗(yàn)證了文中所提方法的正確性和可行性,同時(shí)計(jì)算結(jié)果表明改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的計(jì)算速度和精度。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)預(yù)處理 短期負(fù)荷預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM715;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 課題背景及其意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文的主要工作內(nèi)容11-12
• 第2章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)12-25
• 2.1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的概念、種類(lèi)和特性12-15
• 2.1.1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本概念12-13
• 2.1.2 電力負(fù)荷的規(guī)律13
• 2.1.3 電力負(fù)荷的外在影響因素13-15
• 2.1.4 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本特點(diǎn)15
• 2.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本步驟與預(yù)測(cè)的誤差分析15-18
• 2.2.1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本步驟15-16
• 2.2.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差分析16-18
• 2.3 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法18-22
• 2.3.1 各種電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法介紹18-21
• 2.3.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的分類(lèi)研究21-22
• 2.4 葫蘆島地區(qū)用電特點(diǎn)分析22-24
• 2.4.1 葫蘆島地區(qū)電網(wǎng)概況22
• 2.4.2 葫蘆島地區(qū)日負(fù)荷特性分析22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型25-38
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論25-29
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念25-26
• 3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般模型26-27
• 3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義及特點(diǎn)27-28
• 3.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)28-29
• 3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建立29-34
• 3.2.1 BP電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的指標(biāo)體系29-30
• 3.2.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)處理30-32
• 3.2.3 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建立32-34
• 3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型34-37
• 3.3.1 氣象和溫度等樣本處理35-37
• 3.3.2 不定因素轉(zhuǎn)化成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力38-45
• 4.1 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)不精確原因38
• 4.2 標(biāo)準(zhǔn)BP電力預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)38-41
• 4.2.1 改進(jìn)的思想及步驟39-40
• 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法40-41
• 4.3 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建立41-42
• 4.3.1 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程41-42
• 4.3.2 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立42
• 4.4 改進(jìn)BP神經(jīng)模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型42-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 結(jié)論45-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 作者簡(jiǎn)介逡逑49

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10 宋若i，

本文編號(hào)：1133012