【摘要】：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是能源管理系統(tǒng)的重要模塊,旨在為電力系統(tǒng)提供一個(gè)安全可靠的自動(dòng)化管理平臺(tái),短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性對(duì)于電力系統(tǒng)的運(yùn)行管理、電力生產(chǎn)和購(gòu)買(mǎi)計(jì)劃、可靠性和安全性分析以及系統(tǒng)維護(hù)計(jì)劃等關(guān)鍵決策的制定有很大影響。因此,提高短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確水平,不僅可以提高進(jìn)度計(jì)劃的管理效率,而且可以顯著降低運(yùn)營(yíng)成本。隨著太陽(yáng)能普及率的不斷提高,太陽(yáng)能發(fā)電的波動(dòng)性和不確定性給電網(wǎng)管理帶來(lái)了困難。因此為了保證大電網(wǎng)穩(wěn)定、實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電機(jī)組的最優(yōu)投入和電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度,并降低光伏發(fā)電成本和發(fā)電量的不確定性,精確的太陽(yáng)能發(fā)電預(yù)測(cè)是非常有必要的。膜計(jì)算作為一種新型的自然計(jì)算方法,具有處理不同數(shù)據(jù)的各種膜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。本文將利用組織型膜系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)構(gòu)和規(guī)則,結(jié)合模糊聚類(lèi)對(duì)電力負(fù)荷和光伏發(fā)電的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。具體工作如下:針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸出隨機(jī)性,穩(wěn)定性和泛化能力較差的缺點(diǎn),本文結(jié)合粒子群算法及隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)遍歷法對(duì)傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行了改進(jìn)。在改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于模糊膜聚類(lèi)的改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)方法,極大地提高了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)和光伏發(fā)電預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本文結(jié)合電力負(fù)荷的特點(diǎn),首先深入地分析了負(fù)荷的自身特性以及氣溫、時(shí)間等因素對(duì)于短期負(fù)荷變化的影響;其次運(yùn)用模糊膜聚類(lèi)算法選取負(fù)荷預(yù)測(cè)日的輸入樣本,提高輸入樣本有效性;最后運(yùn)用經(jīng)過(guò)粒子群算法和隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)遍歷法改進(jìn)過(guò)的極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè),運(yùn)用不同方法對(duì)兩個(gè)地區(qū)同一季節(jié)的負(fù)荷和同一地區(qū)不同季節(jié)的負(fù)荷進(jìn)行仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模糊膜聚類(lèi)算法與改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)的組合預(yù)測(cè)模型具有較高的精度,提高了電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。為了提高光伏發(fā)電輸出功率的預(yù)測(cè)精度,本文首先對(duì)影響光伏發(fā)電出力的影響因子作相關(guān)性分析,選取相關(guān)系數(shù)較大的影響因子作為光伏發(fā)電預(yù)測(cè)的輸入樣本;其次,利用模糊膜聚類(lèi)算法對(duì)歷史光電輸出功率樣本及其影響因素進(jìn)行分析并選取各種類(lèi)型的典型日;然后,利用預(yù)測(cè)日所屬類(lèi)別的歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)日的氣象數(shù)據(jù),分別運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),極限學(xué)習(xí)機(jī),改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)和基于模糊膜聚類(lèi)的改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)四種方法對(duì)某光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)對(duì)比分析驗(yàn)證了本文所提預(yù)測(cè)方法的有效性。
【圖文】：

圖 1.1 生物計(jì)算模型Fig.1.1 Biocomputing model統(tǒng)。近年來(lái)，依據(jù)生物細(xì)胞及其生并行性、非確定性等優(yōu)點(diǎn)的膜計(jì)算型 P 系統(tǒng)等。P 系統(tǒng)的理論計(jì)算模圖靈機(jī)的某些缺陷的可能性。膜計(jì)模、語(yǔ)言學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域得到了，運(yùn)用細(xì)胞型 P 系統(tǒng)和組織型 P

隱含層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值 W 為：11 12 121 22 21 2=nnl l lnw w ww w wWw w w 入層第 i 個(gè)神經(jīng)元與隱含層第 j 個(gè)神經(jīng)元的輸入權(quán)值輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值β為：11 12 121 22 21 2=nnl l ln 含層第 j 個(gè)神經(jīng)元與輸出層第 k 個(gè)神經(jīng)元之間的輸出
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM715;TM615

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本文編號(hào)：2632470