基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法研究及軟件開發(fā).pdf

1、電力系統(tǒng)的短期電力負(fù)荷預(yù)測關(guān)系到電力系統(tǒng)的調(diào)度和安全生產(chǎn)。隨著電力市場化改革的不斷深入,傳統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測方法已經(jīng)難以滿足電力部門的要求,而且沒有真正實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)化。因此應(yīng)用可靠的預(yù)測方法提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測精度,有針對性地開發(fā)一套地市級短期電力負(fù)荷預(yù)測軟件系統(tǒng)以滿足供電企業(yè)的生產(chǎn)需求具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文首先概述了電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的原理、特點(diǎn)、研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。針對近幾年研究最熱的智能預(yù)測方法--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

2、在短期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用,總結(jié)了其在預(yù)測中的優(yōu)勢與存在的問題。然后以湖南郴電國際發(fā)展股份有限公司短期電力負(fù)荷預(yù)測子系統(tǒng)的研發(fā)為背景,建立了改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力負(fù)荷預(yù)測模型。通過平滑濾波預(yù)處理篩選出有代表性的輸入數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,采用啟發(fā)式的動量VLBP算法降低了網(wǎng)絡(luò)對誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性,有效地抑制網(wǎng)絡(luò)陷于局部極小。最后,開發(fā)了郴電國際電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)軟件。該軟件已在現(xiàn)場穩(wěn)定運(yùn)行半年,現(xiàn)場運(yùn)行效果表明,本文的短期電力負(fù)荷預(yù)測方法精度