本文關(guān)鍵詞：基于IGA_PSO徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：微電網(wǎng)作為集成分布式電源的良好解決方案,非常契合當(dāng)下中國(guó)電力工業(yè)的發(fā)展需求,是解決中國(guó)電力工業(yè)發(fā)展問題的優(yōu)質(zhì)潛在選擇。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)作為微電網(wǎng)系統(tǒng)調(diào)度的重要組成部分,其預(yù)測(cè)精度直接影響電力系統(tǒng)能否安全、經(jīng)濟(jì)、高效的運(yùn)行。因此本課題對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行研究具有重要意義。本課題以某海島微電網(wǎng)系統(tǒng)為對(duì)象,深入分析了該地區(qū)的負(fù)荷時(shí)間序列特性,并建立了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。為確保負(fù)荷數(shù)據(jù)的可靠性,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,包括采用相似日選取法對(duì)缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)全;鑒于傳統(tǒng)一維空間異常數(shù)據(jù)辨識(shí)的局限性,對(duì)異常負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了縱向與橫向的平滑處理;對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理,避免了神經(jīng)元出現(xiàn)飽和現(xiàn)象。為優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)引入了粒子群算法。針對(duì)粒子群算法可能會(huì)陷入局部最優(yōu)解且收斂速度慢的缺陷,將遺傳算法中的交叉變異思想,與免疫算法的記憶識(shí)別和免疫選擇思想引入到粒子群算法中并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),提出了免疫遺傳粒子群(IGA_PSO)算法。利用IGA_PSO算法對(duì)預(yù)測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度更高、收斂速度更快,且穩(wěn)定性更好�？紤]到上述靜態(tài)預(yù)測(cè)模型的局限性,提出了將模糊控對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。將預(yù)測(cè)時(shí)刻的負(fù)荷的相對(duì)誤差及誤差率作為模糊控制器的輸入,修正因子作為輸出并對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整,建立了動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)表明,模糊控制改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高,而且相對(duì)誤差基本維持在3%以內(nèi),使得預(yù)測(cè)系統(tǒng)更具實(shí)用性。最后為了使預(yù)測(cè)系統(tǒng)具有較好的交互性,以Nodejs的Express為web框架、Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫作為緩存、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Mongo DB作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層,實(shí)現(xiàn)了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的web集群模塊。
【關(guān)鍵詞】：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 微電網(wǎng) 負(fù)荷預(yù)測(cè) 粒子群算法 遺傳算法 免疫算法 模糊控制
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(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5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-22
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 微電網(wǎng)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 微電網(wǎng)國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 微電網(wǎng)國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.3 負(fù)荷預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-20
• 1.3.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)的概述15-17
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)外經(jīng)典負(fù)荷預(yù)測(cè)方法概述17-18
• 1.3.3 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)代負(fù)荷預(yù)測(cè)方法概述18-20
• 1.4 本文的組織與結(jié)構(gòu)20-22
• 第二章 微電網(wǎng)負(fù)荷時(shí)間序列特性的分析22-28
• 2.1 引言22
• 2.2 微電網(wǎng)負(fù)荷影響因素分析22-23
• 2.3 負(fù)荷時(shí)間序列特性分析23-26
• 2.3.1 日類型負(fù)荷時(shí)間序列的特性分析23-25
• 2.3.2 天氣及溫度影響特性分析25-26
• 2.4 預(yù)測(cè)的誤差分析以及誤差評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 預(yù)測(cè)模型的參數(shù)尋優(yōu)算法28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 粒子群算法28-31
• 3.2.1 基本原理28-29
• 3.2.2 PSO算法實(shí)現(xiàn)步驟29-31
• 3.3 粒子群算法的改進(jìn)31-37
• 3.3.1 交叉變異思想31-33
• 3.3.2 記憶識(shí)別及免疫選擇思想33-35
• 3.3.3 算法改進(jìn)的原理35-36
• 3.3.4 算法改進(jìn)的步驟36-37
• 3.4 改進(jìn)算法性能的測(cè)試37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)42-55
• 4.1 引言42-43
• 4.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理43-46
• 4.2.1 基本原理43-44
• 4.2.2 學(xué)習(xí)算法及訓(xùn)練過程44-46
• 4.3 負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理46-51
• 4.3.1 缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)全47
• 4.3.2 異常數(shù)據(jù)的橫縱向處理47-49
• 4.3.3 負(fù)荷數(shù)據(jù)的歸一化49-51
• 4.4 預(yù)測(cè)模型的建立51-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 基于模糊控制的預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)55-70
• 5.1 引言55
• 5.2 模糊控制的基本原理55-56
• 5.3 改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型的框架56-57
• 5.4 控制器的設(shè)計(jì)57-64
• 5.4.1 變量及隸屬函數(shù)的確定57-60
• 5.4.2 模糊控制規(guī)則的確定60-62
• 5.4.3 模糊推理機(jī)和解模糊62-64
• 5.5 改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比及分析64-67
• 5.6 預(yù)測(cè)系統(tǒng)的web實(shí)現(xiàn)67-69
• 5.7 本章小結(jié)69-70
• 結(jié)論與展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果76-77
• 致謝77-78
• 附件78

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