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基于多元理论融合的电力系统短期负荷预测的研究
作 者: 张智晟
导 师: 孙雅明
学 校: 天津大学
专 业: 电力系统及其自动化
关键词: 短期负荷预测 多元理论 整体动力学行为 相空间重构理论 混沌理论 神经网络 数据挖掘
分类号: TM714
类 型: 博士论文
年 份: 2004年
下 载: 474次
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内容摘要
电力系统短期负荷预测是电力系统正常、安全调度操作、经济运行的重要依据。引入电力市场竞争机制以来,各电力公司都要制定出合理经济的实时电价模型,它对负荷预测的准确性和快速性提出了更高的要求。本文在基于多元理论的电力系统短期负荷预测研究中开展了如下几方面的工作。通过对目前国内外短期负荷预测研究动态作了仔细分析,对各种原理和方法的特点及所存在的问题从本质上作了深入分析,说明了本文研究工作的必要性和重要意义。以电力系统负荷序列的性质是属于复杂非线性、混沌性的时间序列为依据,从基于多元理论的不同角度建立了多个 STLF 模型,并通过实际负荷预测系统的仿真,验证了模型的有效性。本文创造性地提出了最优近邻点法,该判定法直接定量运用轨道演化特性指数,动力学行为概念清晰;能有效剔除相空间伪近邻点及其对局域动力学估计的不利影响。本文首次提出了基于多元理论、整体动力学行为机理的 STLF 模型。不仅从模型的结构方面保证,而且要赋予其内在动力学行为性能,即构造动力学的预测模型必须内、外统一;局部和整体统一。本文首次提出了改进混沌神经网络(ICNN)预测模型,所提出的 ICNN,是用修正 Aihara 混沌神经元构造。ICNN 对初始值和混沌轨迹的游动性有强的敏感性,它能刻画复杂的动力学行为,并具全局寻优性能,预测性能明显优于其它动态 NN。首次提出基于 ONP+ICNN 融合的预测模型,它是本文几个主要创新之处的融合,它可使预测性能实现高精度并具有高的稳定性。本文创造性地提出了基于数据挖掘改进算法的电力系统负荷序列聚类分析方法,首次提出负荷序列间差分序列方差的概念。在基于 DM 聚类改进算法对夏季高温负荷进行二次“细化”聚类的基础上,首次提出了两种外部随机因素负荷预测模型——基于分布式模糊 NN 群模型和基于分布式 DGA-NN 群模型,通过负荷系统实例仿真证实,所提出模型能有效、稳定地提高预测精度,为所提出模型用于实际工程取得了有效的理论探索。
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全文目录
第一章 绪论 10-27 1.1 课题研究内容和意义 10-11 1.2 现代电力系统和电力市场机制下短期负荷预测的新意义 11-12 1.3 电力系统短期负荷预测研究方法概述 12-21 1.3.1 基于数理统计理论的短期负荷预测法概述 13-15 1.3.2 基于智能原理的短期负荷预测方法概述 15-18 1.3.3 基于多元理论融合的短期负荷预测法 18-21 1.4 基于多智能原理结合或组合预测模型 21-22 1.5 电力系统负荷预测的误差分析指标 22-23 1.6 本文的主要工作 23-27 第二章 非线性学科的基本理论基础 27-44 2.1 引言 27-28 2.2 混沌动力学理论基础 28-33 2.2.1 混沌定义及其性质 28-30 2.2.2 混沌的数学定义 30-32 2.2.3 混沌运动的特征 32 2.2.4 混沌吸引子特征 32-33 2.3 相空间重构理论的基础 33-42 2.3.1 相空间重构理论 34-35 2.3.2 嵌入维数及延迟时间的求取方法 35-39 2.3.3 基于相空间重构理论的 Lyapunov 指数 39-41 2.3.4 基于相空间重构理论的柯尔莫哥罗夫熵 41-42 2.4 分形理论的基础 42-44 第三章 基于多元理论的电力系统短期负荷预测研究 44-85 3.1 相空间重构理论的混沌时间序列分析 44-50 3.1.1 根据实际负荷资料构造预测动力系统及其动态特性 44-46 3.1.2 混沌动力系统局域预测法映射函数构造 46-48 3.1.3 基于混沌运动特性优化近邻点局域预测函数研究 48-50 3.2 基于相空间 ONP 和动态递归 TDNN 融合的预测模型研究 50-59 3.2.1 基于 ONP 与 TDNN 融合模型总体结构 50 3.2.2 基于 ONP 与 TDNN 融合模型的整体动力学性能 50-53 3.2.3 基于递归 TDNN 的非线性预测模型性能 53-54 3.2.4 实际电网和配网日负荷预测与误差分析 54-58 3.2.5 小结 58-59 3.3 基于 NNP 和优化递归 TDNN 融合的短期负荷预测模型 59-71 3.3.1 基于启发式优化算法的 NN 性能 59-60 3.3.2 遗传算法简介 60-63 3.3.3 用双重 GA 优化递归 TDNN 预测模型 63-65 3.3.4 基于 PSR 的 NNP 与优化递归 TDNN 融合预测模型构造 65-67 3.3.5 实际地区网和配网日负荷预测与误差分析 67-71 3.3.6 结语 71 3.4 基于 PSR 的 ONP 与 Elman-NN 融合的短期负荷预测模型 71-80 3.4.1 动态递归神经网络概述 72-74 3.4.2 Elman 神经网络 74-77 3.4.3 基于 ONP 和 Elman-NN 融合的 STLF 模型构造 77 3.4.4 实际地区网和配网日负荷预测与误差分析 77-80 3.5 三类基于不同理论和不同性质 NN 融合的 STLF 性能比较 80-81 3.6 结论 81-85 第四章 基于 PSRT 和改进混沌神经网络融合的 STLF 模型研究 85-104 4.1 混沌理论在神经网络中的应用简述 85-90 4.1.1 神经网络的混沌学习算法的性能 86-88 4.1.2 混沌神经网络的基础 88-90 4.2 改进混沌神经网络模型构造 90-97 4.2.1 常规 Aihara 混沌神经元数学模型 91-94 4.2.2 修正的 Aihara 混沌神经元数学模型 94 4.2.3 改进混沌神经网络模型 94-95 4.2.4 混沌神经网络训练方法 95-97 4.3 基于 PSRT 和 ICNN 融合的短期负荷预测模型 97-98 4.3.1 最近邻相点和最优近邻点的求取方法 97-98 4.3.2 基于 PSRT 与 ICNN 融合的预测模型构造 98 4.4 实际地区网和配网日负荷预测与误差分析 98-102 4.4.1 仿真测试预测模型构造的基本依据 98-99 4.4.2 天津地区电网的四种模型日负荷预测仿真 99-100 4.4.3 天津配电网的四种模型日负荷预测仿真 100 4.4.4 各模型日负荷预测误差综合分析 100-101 4.4.5 研究 ONP 与 ICNN 融合的周预测误差性能 101-102 4.5 结论 102-104 第五章 多类基于多元理论的短期负荷预测模型性能的比较与分析 104-114 5.1 基于多元理论与各类动态预测函数融合的STLF模型--气象因素平稳周预测性能分析 104-109 5.2 基于 PSRT 与各类动力学行为 NN 融合的 STLF 模型--夏季高温期周预测误差性能分析 109-110 5.3 两种基于多元理论与动态 NN 融合的 STLF 模型年预测误差分析 110-112 5.4 结语 112-114 第六章 基于数据挖掘聚类与分布 NN 模式识别结合的外部因素负荷模型研究 114-138 6.1 引言 114-117 6.2 基于 DM 技术的时间序列聚类算法 117-119 6.3 基于 DM 的时间序列改进聚类算法 119-121 6.4 基于 DM 负荷序列聚类分析与比较 121-124 6.5 外部随机因素负荷预测模型 I--基于分布式模糊外部随机因素 NN群 124-131 6.5.1 基于分布式模糊 NN 群模型构造--外部随机因素负荷预测模型 125-126 6.5.2 模糊理论简介 126-128 6.5.3 基于模糊 NN 的模糊 EFLFM 模型构造 128-131 6.5.4 基于外部随机因素的模式识别原理 131 6.6 天津电网基于 BCLFM 与分布式 FEF-NN 结合的 STLF 模型--预测仿真及误差性能分析 131-132 6.7 外部随机因素负荷预测模型 II--基于分布式 DGA-NN 模型群 EFLFM 构造 132-134 6.7.1 聚类与气象因素关系分析 132 6.7.2 基于 DGA-NN 模型的构造和训练 132-133 6.7.3 基于气象特征值的模式识别原理 133-134 6.8 天津电网基于 BCLFM 与分布式 DGA-NN 结合的 STLF 模型--预测仿真及误差性能分析 134-136 6.9 结论 136-138 第七章 结论 138-141 参考文献 141-154 科研和论文发表情况 154-155 致谢 155
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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 理论与分析 > 负荷分析
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