基于智能控制的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法研究與應(yīng)用

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1、華北電力大學(xué)(北京)碩士學(xué)位論文摘要隨著電力工業(yè)市場化進(jìn)程的加快，電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測精度的好壞直接影響到產(chǎn)業(yè)部門的經(jīng)濟(jì)效益，是現(xiàn)代電力系統(tǒng)運行研究中的重要課題之一。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法作為近幾年研究最熱的智能預(yù)測方法，其中網(wǎng)絡(luò)模型的合理與否是提高短期負(fù)荷預(yù)測精度的關(guān)鍵所在，目前關(guān)于這方面的研究還缺乏成熟的理論依據(jù)。本文首先以實例為背景，深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立問題，并提出了較為適用的建模方法和應(yīng)遵循的原則；然后針對歷史數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的處理，本文提出了一種新型而有效的異常數(shù)據(jù)預(yù)測修正法，即利用預(yù)測時刻以前的最新負(fù)荷

2、相關(guān)信息來修正異常數(shù)據(jù)。實驗表明，其預(yù)測精度孵顯高于常規(guī)的異常數(shù)據(jù)處理方法；最后，本文編制了一套《電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測軟件》，并將該軟件應(yīng)用到巴盟地區(qū)的實際電網(wǎng)中，得到了令人滿意的預(yù)測結(jié)果。關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，異常數(shù)據(jù)處理Withtheaccelerationofpowerindustrymarketingprocess，theaccuracyofshort-termloadforecasting(STLF)inpowersystemisdirectlyrelatedtotheeconomic

3、benefitofindustrialdepartment．STLFisakeyprobleminmodempowersystemoperationresearch．Inrecentyears，artificialneuralnetwork(ANN)hasbecomeoneofthemostpopularintelligentforecastingmethods，andANNmodelisextremelyimportanttoimprovetheforecastingaccuracy,butunfortunat

4、ely,thereisnomaturetheoryconcerningthisproblem．Thediscussionisseparatedintothreemainpartsinthispaper．Firstly，ithasmadeadeepresearchintoANNmodelingproblem，thensummarizedasetofmodelingmethodandprinciple；secondly,aimingatthedisposalofhistoricabnormaldata，anewmet

5、hodnamedabnormal—dataforcastingadjustmentisproposedinthispaper,whichhasbeenprovedtobemoreaccuratethanfashionalmethods；lastly，thispaperdesignedaSTLFsoftware，whichhasbeenusedinBamenggridandtheresultiscomparativelysatisfying．FengYing(ElectricPowerSystemandAutoma

6、tion)Directedbyprof．LiuZongqiKEYWORDS：short-termloadforecasting，modelofartificialneuralnetworks，abnormal-datadisposal聲明本人鄭重聲明：此處所提交的碩士學(xué)位論文《基于智能控制的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法研究與應(yīng)用》，是本人在華北電力大學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間，在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果。據(jù)本人所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得華北

7、電力大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名：姿塞日期：!i：!：2學(xué)位論文作者簽名：盟基日期：!!：!：』關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說明本人完全了解華北電力大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)校可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)校可允許學(xué)位論文被查閱或借閱；④學(xué)校可以學(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈送和交換學(xué)位論文；⑤同意學(xué)?？梢杂貌煌绞皆?/p>

8、不同媒體上發(fā)表、傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。(涉密的學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定)作者簽名馮筵日期：!堅2毒畢北電力大學(xué)(北京)碩_}學(xué)位論文第一章緒論近年來，大停電多是因非預(yù)計負(fù)荷而引起，因切負(fù)荷不果斷麗擴(kuò)大的。尤其在我國電力事業(yè)空前發(fā)展的今天，用電管理走向市場，負(fù)荷預(yù)測已成為電力交易中重要的數(shù)據(jù)源，為電力公司制訂發(fā)電計劃、檢修計劃、電價報價及電網(wǎng)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)。隨著能源