基于神经网络集成的短期负荷预测方法研究(可复制论文).pdf

基于神经网络集成的短期负荷预测方法研究(可复制论文) 摘要电计划的依据。电力市场形势下,短期负荷预测对于电网的经济运行预测方法预测精度有了一定的提高。但是,神经网络还存在着一些问识。由于神经网络集成弥补了人工神经网络的上述缺点,因此本文采的发展,涌现了如疊舀篶,,等集成方法。本预测效果的影响,将第一类预测模型中的温度输入变量独立出来,由短期负荷预测是电力系统运行中一项重要的基本工作,是制定发有着重要意义。人工神经网络已经被应用到短期电力负荷预测中来,较之传统的题,如网络模型的结构设定需要经过大量的实验摸索和一定的先验知用神经网络集成方法来建立目负荷预测模型,进行日负荷预测。神经网络集成自提出以来,无论是应用上还是理论上都有了很大文在日负荷预测模型中采用了前三种集成方法。由于日负荷具有自身的规律性,同类型日负荷衄线又非常接近,同时日负荷又受到季节、天气、节日等因素的影响,故本文在考虑了上述影响因素的基础上建立了两种日负荷预测类型。在第一类预测模型中,分别采用了个个体网络进行集成,实验结果表明,无论缂苫故网络集成,预测精度较之传统人工神经网络方法都有了明显的提高,且缂杀网络集成时预测效果更好,第二类预测模型考虑了第一类模型中负荷和温度输入变量的差异及其对此得到了改进的日负荷预测模型:日负荷归一化曲线预测子模型和日最高最低负荷预测子模型。实验数据表明,采用同样子网数目进行集成时,第二类预测模型能够取得比第一类预测模型更好的预测效果,并在提高预测精度的同时减少了模型训练所需的时间。关键词:人工神经网络,神经网络集成,短期负荷预测,日负荷预测模
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日期:垒型年立月量￡日独创性声明下进行的研究工作及取得的研究成果。尽本人所知,除京交通大学或其他教学机构的学位或证书而使用过的本人签名:本人声明,所呈交的学位论文是我个人在导师指导了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北材料。与我一起工作的同志对本研究所做的任何贡献已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
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髀电力负荷预测的意义电力系统的任务是给广大用户不问断提供优质电能,满足各类负荷的需求。电力负荷预测是电力系统管理部门的基础工作,是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容,其重要性已经越来越被人们所认识。同时,电力负荷预测又是一项工作量大,需要反复进行的复杂工作。随着国家经济的发展,电力企业走向市场的形势对电力负荷预测提出了新的要求,如何使预测手段及预测结果满足市场经济化的电力发展是预测人员所面临的新课题。在电力市场中,参与市场交易的发电企业、电网经营企业、供电企业懒⑴涫鄣缙笠、经核准的用户以及市场运营机构吹网调度交易中心纪ü谐》治鲇朐げ庀低常梢蕴崆盎竦檬谐未来的发电预期目标、负荷预测、交易价格趋势、输电网络可用传输能力及系统安全水平,便于交易决策和组织交易。准确的负荷预测,可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停,保持电网运行的安全稳定,减少不必要的储备容量,合理安排机组检修计划,保证社会的正常生产和生活,有效地降低发电成本,提高经济效益和组织交易。为了适应电网管理现代化、科学化的要求:为了减轻电力负荷预测工程师经常进行的数据整理、加工和计算工作:为了保证数据的可继承性和做到与其他部门信息共享;为了使计算机技术在电力负荷预绪论
神经网络集成的提出善,电力走入市场经济,在提高运行效率、效益的目标下,发电计划测中发挥重要作用;为适应新的电力市场需求,必须开发新一代的复合预测模块。为此,需要充分应用最先进的科学预测理论,运用当今计算机技术手段,做出符合市场需求,贴近电力市场短期与中长期的科学预测。从整个系统来说,电力系统长期负荷预测对电源的设计安排有决定性的指导意义,中期负荷预测会对发电设备的检修维护计划产生影响,而短期负荷预测对于发电机组单元优化组合、燃料分配等是必需的。在过去计划经济体制下,发电计划决定用电计划,发多少用多少,始终存在瓶颈效应和人为干预的情况。随着我国电源建设的逐步完将越来越依赖于市场的需求。电力作为一种商品竞价上网,合同预购已是大势所趋,需求侧没Р的短期预测将成为这一转变中的重要一环。所有经营电力商品的