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基于软计算方法的电力系统短期负荷预测研究

作　者: 张岭
导　师: 杜欣慧
学　校: 太原理工大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 短期负荷预测软计算神经网络遗传算法学习算法
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

电力系统短期负荷预测不仅是电网调度部门和规划设计部门所必须掌握的基本信息之一,也是电网的调度、运行及发展的重要依据。而且随着电力市场制度的完善,电网负荷的需求统计数据和预测数据将作为一项基本信息向全社会公布,它将成为电力市场实时交易中必不可少的重要组成部分。电力系统短期负荷预测使用的方法有传统建模方法,诸如时间序列、回归分析等方法。由于负荷及影响负荷的因素间存在大量的非线性因素,上世纪90年代提出了用具有逼近任意非线性函数能力的神经网络进行短期负荷预测的方法。同期,其它的智能计算技术也在飞速发展,其中代表性的有遗传算法、模糊计算等。本文采用神经网络及神经网络与遗传算法相结合的方法进行短期负荷预测。在进行短期负荷预测前,采用数学统计理论消除历史负荷数据中的不良数据,对历史负荷数据进行纵向、横向处理,剔除异点数据和平滑负荷曲线。鉴于城市居民生活负荷及商业负荷在太原市负荷中占有相当大的比例,它们对气象因素的变化非常敏感,因此在分别使用三层和四层神经网络进行负荷预测时,将其按照考虑气象因素与否分成了两种情况。因为神经网络收敛速度慢,容易陷入局部

基于软计算方法的电力系统短期负荷预测研究

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