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基于神经网络电力系统负荷预报
摘要
电力系统短期负荷预报是电力调度部门制定发电计划的依据,是市场环境
下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。随着电力工业市场化进程的加
快,电力系统短期负荷预报精度的好坏直接影响到产业部门的经济效益,是现
代电力系统运行研究中的重要课题之一,它是研究电力系统规划问题、电力系
统经济运行及其调度白动化的重要依据。本论文将前馈神经网络应用于电力系
统短期负荷预报中,主要研究工作如下:
,其负荷观测值由于受到各种因素的
影响,可能会存在某些“坏数据”或“不良数据”,这些数据夹杂在正常的负荷
数据中参与神经网络的训练,严重影响了负荷预报的精度。本文利用统计学的
方法,求出某段时间内负荷序列中的均值与方差,再利用偏离率的计算公式计
算出负荷序列中每一点的偏离率,并与闭值相比较,从而除去“不良数据”,为
准确有效地进行负荷预报提供了保证。
,得出负荷是以周为大周期变化,以日
为小周期变化,“大周期”中嵌套“小周期”规律变化的结论。在神经网络输入
节点的选择方面,除了引入相关历史负荷作训练样本外,还考虑了温度、气候
敏感因素和特征日对负荷变化的影响,提高了负荷预报的精度。
3. 本文通过分析影响电力负荷的各种重要因素,构建了一个三层结构的 BP
网络,并用历史负荷数据进行训练,成功的进行了电力系统的短期负荷预报。
预报结果的精度相对传统方法有了很大程度的提高,证明了人工神经网络在电
力短期负荷预报领域的有效性。
关键词电力系统;短期负荷预报;神经网络
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哈尔滨理工大学学士学位论文
work-based power system load
forecast
Abstract
Short-term load forecast is developing power generation sector scheduling plan
is based on market environment scheduling scheduling scheme, power supply plan,
the basis of trading scheme. As the power industry to speed up the process of the
market, short-term power system load forecast accuracy will have a direct impact on
the economic benefits to the industrial sector, a modern power system operating on
one of the important issues, it is to study the power system planning, power Economic
system and its operation scheduling of the White an important basis for moving. This
paper will be used in feed-forward work Short-term load forecasts, the main
research work are as follows:
1. Power load is a random process of non-stationary, its load observations due to
the influence of various factors, there may be some "bad data" or "bad data", the
inclusion of these data in the normal load data in the participation of work of
training, seriously affected the load forecasting accuracy. Using statistical methods,
obtained a certain period of time sequence of loading and mean variance, re-use rate
of deviation from the formula calculated load every point in the sequence of deviation
rates and