發(fā)布時間：2017-11-19 00:09

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測研究

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【摘要】：短期負荷預(yù)測是實現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運行的基礎(chǔ)。準確的負荷預(yù)測有助于提高系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟性,能夠減少發(fā)電成本。因此,尋求合適的負荷預(yù)測方法以期最大限度的提高預(yù)測精度具有重要的應(yīng)用價值。 電力系統(tǒng)負荷變化具有明顯的周期性,是一個受多種因素影響的量,可以將其分為周期性的基本負荷和受多種因素影響的變動負荷兩部分。本文根據(jù)電力系統(tǒng)負荷的特點,首先分析了影響負荷規(guī)律性變化的主要因素,并具體分析了對短期負荷預(yù)測有重要影響的日類型和天氣因素,對影響預(yù)測精度的負荷歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。本文對于周期性的基本負荷用ANN 進行預(yù)測,采用負荷預(yù)測中應(yīng)用最廣泛的BP 算法,并敘述了BP 模型在實際負荷預(yù)測應(yīng)用中的方法和步驟,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過引進動量系數(shù)、采用變步長算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),提高了ANN 的收斂速度;針對短期負荷預(yù)測中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能直接輸入語言信息變量的缺陷,本文具體闡述了模糊集理論的一般理論和意義,采用模糊集理論對日負荷曲線預(yù)測中的天氣因素、季節(jié)、日類型分別做不同的模糊處理,利用模糊推理規(guī)則對基本負荷預(yù)測結(jié)果進行修正;預(yù)測時通過模糊聚類分析,將歷史負荷數(shù)據(jù)分成了12 個類,對每一類建立相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,利用相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測未來一天24 點的負荷值,通過合理選擇模糊推理規(guī)則的形式,完成對基本負荷的修正,以提高負荷預(yù)測精度。 實際算例表明,本文的預(yù)測方法方便實用、有較高的精度和較快的速度。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：TM714

【引證文獻】

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本文編號：1201627