《短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。

1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterApplicationandResearchofShort-．termLoadFq；tingMethodorecastin2ethodBy：JinZhengSupervisor：Prof．YongLuoControlTheoryandControlEngineeringSchoolofElectricalEngineeringMay2012學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論

2、文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對(duì)本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者：美F魚日期：矽JZ年石月‘日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成的論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬鄭州大學(xué)。根據(jù)鄭州大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留或向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)鄭州大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或者其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。本人離校后發(fā)表、使用學(xué)位論文或與該學(xué)位論文直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文

3、或成果時(shí)，第一署名單位仍然為鄭州大學(xué)。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定。學(xué)位論文作者：茁f金日期zZ口J2年6月二日摘要電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行是關(guān)系到國計(jì)民生的頭等問題，如何保證電力系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)現(xiàn)在及將來科研工作的主要課題。而負(fù)荷預(yù)測(cè)為電力系統(tǒng)正常運(yùn)行提供了可靠的依據(jù)，尤其短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)具有重要的意義。負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的好壞影響整個(gè)國家經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生活的正常進(jìn)行。本文敘述了電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的背景和研究意義，以及負(fù)荷預(yù)測(cè)的概念、特點(diǎn)等，并敘述了幾種常見的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。闡述了電力負(fù)荷的種類和規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，分析了指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測(cè)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種單一短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。文中接

4、著論述了組合預(yù)測(cè)方法的概念、特點(diǎn)及數(shù)學(xué)模型。敘述了多種固定權(quán)組合預(yù)測(cè)方法：等權(quán)平均組合預(yù)測(cè)、基于誤差平法和最小的思想來確定權(quán)重系數(shù)以及它們的計(jì)算公式及步驟。重點(diǎn)分析了變權(quán)系數(shù)組合預(yù)測(cè)模型中的模糊變權(quán)系數(shù)組合模型方法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)方法。為了克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺點(diǎn)，本文依次采用了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種組合預(yù)測(cè)方法，并引入模糊聚類分析的方法篩選小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，使小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更具有針對(duì)性。通過仿真驗(yàn)證了這兩種方法預(yù)測(cè)精度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有了改善，并且粒子群優(yōu)化算法改善了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度。敘述了一種新的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、學(xué)習(xí)

5、過程及預(yù)測(cè)方法。并在已有對(duì)電力負(fù)荷混沌性分析的基礎(chǔ)上，通過電力負(fù)荷時(shí)間序列相空間重構(gòu)，提出了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了這種方法在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的有效性。并建立了一種短期負(fù)荷的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型，仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：負(fù)荷預(yù)測(cè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粒子群優(yōu)化算法回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)相空間重構(gòu)Abstractnenormaloperationofthepowersystemisrelatedtothenationaleconomy，themaintopicofhowtoensurethenormaloperationofthepowersystem

6、currentandfutureresearchwork．Andpowersystemloadforecastinginordertoensurethenormaloperationofthepowersystem，providesareliablebasis，especiallyshort-termpowerloadforecasting．Thepredictionaccuracyofelectricpowersystemofgoodorbadinfluenceselectricpowersystemanditseconomicvalueandoperationsafetyof

7、powersupplyquality．Atpresent,therearemanyloadforecastingmodel，botllsinglemodelandcombinationpredictionmodel．TMspaperdescribestheresearchmeaningandbackgroundofshort-termpowersystemloadforecastingandtheconceptsandcharacteristicsoftheloadforecas