基于神經(jīng)網(wǎng)絡的沈陽地區(qū)短期負荷預測.pdf

1、短期電力負荷預測是電力系統(tǒng)運行調(diào)度中一項非常重要的內(nèi)容，它是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行和實現(xiàn)電網(wǎng)科學管理及調(diào)度的重要方面，是能量管理系統(tǒng)(EMS)的組成部分，也是今后進行電網(wǎng)商業(yè)化運營所必需的基本內(nèi)容。本文分析了電力系統(tǒng)負荷的組成、特點，進一步闡述了當今多種電力負荷預測方法的差異、優(yōu)缺點，同時對沈陽地區(qū)現(xiàn)有的負荷預測方法進行了綜述，并指出其弊端。通過對沈陽地區(qū)負荷歷史數(shù)據(jù)及特點的研究，分析影響預測準確性的因素，并利用日常負荷與氣象條件的關

2、系，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法。對于負荷預處理，本文采用聚類分析的方法進行壞數(shù)據(jù)檢測和修正。此外，采用決策樹分類方法(CART算法)剔除無關變量，有效減少了系統(tǒng)需要優(yōu)化調(diào)整的參數(shù)數(shù)量。本論文對不同類型的負荷曲線分成工作日、周末日和節(jié)假日三種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型；為了增強神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度和準確性，將日負荷模型分段，選擇出與預測日負荷相關的輸入變量。此外，為了加速神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂，本文運用了分層線性優(yōu)化算法。通過歷史負荷數(shù)據(jù)的訓