基于PSOBP的短期电力负荷预测研究.pdf

中文摘要代电力系统运行研究中的重要课题之一。电力系统短期负荷预测的结果是研究电力系统规划问题、电力系统经济运行及其调度自动化的重要依据。实践证明,在电力系统发展日趋复杂的今天,各种传统的负荷预测技术已经越来越难以满足电力部门越来越高的负荷预测精度要求,所以应用智能算法进行电力系统的短期负荷预测,提高负荷预测的精度和稳定性,具有十分重要的意义。本文首先概述了电力系统短期负荷的原理、特点、研究现状及发展趋势,分析了影响负荷预测精度的因素,对电力系统的短期负荷预测的各种传统方法及现代方法进行了综述,并重点研究了人工神经网络在短期电力负荷预测中的应用。针对神经网络中最常用的算法所存在的收敛速度慢,容易陷入局部极小问题,本文应用一种改进的惴ɡ从呕疊窬纾械缌Ω汉稍げ狻应用某市的历史负荷数据对建立的短期负荷预测系统进行了测试验证,与传统的神经网络相比,可以看出本文所建立的基于粒子群优化算法的神经网络预测模型能提高预测精度和速度,其预测性能明显优于基于神经网络的负关键词:短期电力负荷预测;神经网络;粒子群算法电力系统的短期负荷预测是指以周、天、小时为单位的负荷预测,它是现荷预测,具有很好的非线性映射能力,有进一步开发并应用于实际在线预测的良好前景。
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签名:纽导师签名:彳孵日期:—蝉签名;主差缢:日期::独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成聚。尽我所知,除了文中特剐加以栎没耨致谶的地方外,论文中不包含其毯入爨经发表或撰写逡豹黟肯菲保曹唢昊嵛;袢煳浜鸿^反笱Щ蜉に逃机构的学位或证书丽使用过的丰孝辩。与我一同工作的弼悫对奉骄究所簸的往谤本人完全了解武汉瑗工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权僳熬、送交论文的复印髂,允诲论文被查阕秘借阕;学校可以公布论文的全部或帮分内容,霹菰采鬻彰留、绫窝或其媳麓潮手段保存论文。倜艿穆畚脑诮饷芗袷卮斯娑贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了湟狻
第滦髀电力负荷预测的内容及意义负荷预测是指,在考虑二一些重要的系统运行特性、增容决策与自然条件的情况下,利用一套系统的处理过去和未来负荷的方法,在一定精度意义上,决电力系统的作用是对各类用户尽可能经济地提供可靠和合格的电能,以随时满足各类用户的要求。负荷的大小,无论是对于电力系统规划设计或是对于运行研究而言,都是极为重要的因素。所以对负荷的变化,有一个事先的估计,电力系统负荷预测可以分为长期、中期、短期及超短期负荷预测。短期负荷预测是指对未来几天、几周的负荷做出估计,目的是给各个电厂安排⒅发电计划,是电力系统最为关键的一类负荷预测。发电容量,在正常运行条件下,应该在任何时候都能满足系统内负荷的要求。如果负荷预测偏低,则电网实际不能满足供电要求,甚至还可能缺电,应当采取必要的措施,来增加发电容量,比如新增发电机组或从邻网输入必要的容量;如果负荷预测偏高,则会导致安装一些过多的,不能充分利用的发电设备,从而引起投资的浪费,即发电机组要自始至终最经济的跟上负荷的变化。由此可境的和设备限制的运行方案,只有用实时的负荷预测信息来实现发电容量与输统本身增容规划所必不可少的,同时,也是为筹措建设资金和正确购置设备所定未来某特定时刻或某些特定时刻的负荷值。”是电力系统发展与运行研究的重要内容。电力系统对未来预计要发生的负荷进行预测是非常有必要的,系统内可用见,负荷预测可用来确定最经济的满足安全要求、运行约束、以及自然的、环电方式的合理调度安排才能实现电力系统的经济运行。负荷预测不但是电力系必须具有的信息。对于任何供电部门来说,准确的负荷预报总是至关重要的,因为这决定了系统中大部分设备特性的运行时间。而恰如其分的预报与建设投资紧密相关,它牵涉到投资是否正确,以及是否能及时地收回投资,并获得更大的经济收益。武汉理大学硕十学位论文
国内外研究现状负荷预测是实现电力系统优化运行的基础。预测准确与否对电力系统的安全、优质、经济运行具有显著影响。因此,寻求合适的负荷预测方法以期最大在过去的多年中,人们对短期负荷预测问题已经进行了广泛而深入的研传统预测方法和以人工智能为代表的负荷预测新技术。以下是有关神经网络法通常用于短期负荷的神经网络的学习方法是采用标准的算法,但是它有收敛速度慢和容易陷入局部最小点的缺陷。而且网络的隐含层比较难以确定。文献岢隽艘恢质褂萌斯ど窬缬胍糯惴ㄏ嘟岷系姆椒ń懈汉预测。一方面使用拟牛顿法自适应算法改进标准的传统算法,另一方面使用文献靡糯惴ㄓ兄傅嫉丶扑闵窬缫憬诘闶佣范ㄒ桓鼋为合理的神经网络结构,避免了选择隐含层时的无指导性,然后由遗传算法从初始权值的解群中优选出一优秀的初始权值,克服了初始权值选取的盲目性。文献髡呤状谓范ㄐ酝嘶鸱椒ㄓ糜诙唐诟