【摘要】：隨著近年來(lái)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門(mén)對(duì)于電力能源的需求量也越來(lái)越大,電力管理部門(mén)面臨著重要的挑戰(zhàn)。由于電力資源具有隨產(chǎn)隨用的特殊性質(zhì),所以在電能的生產(chǎn)過(guò)程中必須按照實(shí)際的需求量進(jìn)行按需生產(chǎn),因此如何對(duì)未來(lái)的電力負(fù)荷進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)已經(jīng)成為電力系統(tǒng)調(diào)度管理部門(mén)的重要挑戰(zhàn)。在以往的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作中主要采用的是線性假設(shè)預(yù)測(cè)技術(shù),面對(duì)預(yù)測(cè)精度日益提高的需求已經(jīng)無(wú)法滿足電力管理部門(mén)的要求,所以如何提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度是未來(lái)工作的重點(diǎn)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,其自適應(yīng)能力強(qiáng)、容錯(cuò)性好等優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)成為電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的重要基礎(chǔ)技術(shù),并得到了廣泛的認(rèn)可與關(guān)注。本文通過(guò)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)基本理論進(jìn)行分析,并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及小波閾值去噪技術(shù)構(gòu)建了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,同時(shí)使用.NET開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件平臺(tái),具體而言,論文的研究工作主要包括:(1)通過(guò)對(duì)常見(jiàn)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)算法進(jìn)行分析,同時(shí)結(jié)合電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的非線性特征設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層以及結(jié)果輸出層進(jìn)行設(shè)計(jì),完成了系統(tǒng)的核心預(yù)測(cè)算法模型設(shè)計(jì)。(2)對(duì)于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)過(guò)程中使用的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中存在的干擾因素過(guò)多以及數(shù)據(jù)噪聲較大等特征,提出了采用小波閾值去噪的方式對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行去除處理,同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法進(jìn)行了一定的改進(jìn)操作。(3)在理論分析的基礎(chǔ)上,完成了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件系統(tǒng)的業(yè)務(wù)建模分析,提出了系統(tǒng)所需實(shí)現(xiàn)的各項(xiàng)功能,并通過(guò)系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、對(duì)象模型設(shè)計(jì)、負(fù)荷預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)為系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)提供基礎(chǔ)。(4)按照系統(tǒng)研發(fā)過(guò)程中以及論文研究工作中存在的問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié)與分析,并針對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)中仍然存在的問(wèn)題與不足提出了相關(guān)改進(jìn)與完善意見(jiàn),作為后續(xù)研究工作的指導(dǎo)。
[Abstract]:With the rapid development of China's national economy in recent years, the demand for power energy in various economic sectors is also increasing, and the power management department is facing an important challenge. Due to the special nature of power resources, the production of electric energy must be carried out according to the actual demand. Therefore, how to accurately predict the future power load has become an important challenge for the power system dispatching management department. In the previous work of power load forecasting, the linear hypothesis forecasting technology is mainly used. In the face of the increasing demand of forecasting accuracy, it can not meet the requirements of power management departments. Therefore, how to improve the accuracy of power load forecasting is the focus of future work. With the rapid development of neural network technology, its advantages such as strong adaptive ability and good fault tolerance have become an important basic technology of power load forecasting model, and have been widely recognized and paid attention to. In this paper, the basic theory of power load forecasting is analyzed, combined with neural network technology and wavelet threshold de-noising technology, the power load forecasting model is constructed. At the same time, a power load forecasting software platform is implemented by using .NET development platform. Specifically, the research work includes: (1) through the analysis of common power load forecasting algorithms, combined with the nonlinear characteristics of power load forecasting, a load forecasting model based on neural network technology is designed. The input layer, hidden layer and result output layer of neural network are designed. The core prediction algorithm model of the system is designed. (2) for the characteristics of too many interference factors and large data noise in the historical load data used in the power load forecasting process, The wavelet threshold denoising method is proposed to remove the noise in the data, and the traditional wavelet threshold denoising algorithm is improved. (3) on the basis of theoretical analysis, The business modeling and analysis of the power load forecasting software system is completed, and the functions that the system needs to realize are put forward, and the system function structure design and object model design are given. Load forecasting model design and database design provide the basis for the realization of system functions. (4) according to the existing problems in the research and development of the system and in the research work of the paper, the paper summarizes and analyzes. In view of the existing problems and deficiencies in the current system, the paper puts forward some suggestions for improvement and perfection, which can be used as the guidance of the following research work.
【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】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM715;TP183

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本文編號(hào)：2230602