BP和多项式拟合模型在电力系统短期负荷

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度。分析了如何采用bp多层感知器的隐层数及隐层单元数。最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。

电力系统短期负荷预测分析

电力系统短期负荷预测的静态分析

뗧솦쾵춳뛌웚뢺뫉풤닢랽램퇐뺿ퟷ헟ꎺ십뺲늨톧캻쫚폨떥캻ꎺ쯄뒨듳톧닎뾼컄쿗(63쳵ì1.얣뚫쿾.닜쫷뮪.헔샚뗧솦쾵춳뢺뫉풤닢벼쫵벰웤펦폃19882.쇵뎿鬒뗧솦쾵춳뢺뫉풤놨샭싛폫랽램19873.헅럼짺.췴뫨.몫.쯯쿾잿.헅헱폮.닜뷸믹폚욫ퟮ킡뛾돋믘맩럖컶뗄뛌웚뢺뫉풤닢[웚뾯싛컄æ-뗧췸벼쫵2003(3)4.perryshort-termloadforecastingusingmultipleregressionanalysis19995.apapalexopoulos.thesterburgaregression-basedapproachtoshort-termloadforecasting1990(04)6.헅짜뫍.믆뚫믝.뛅컄맣욽뮬쾵쫽폅뮯뗄

0 目录 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1电力系统负荷预测综述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2电力系统负荷预测的含义.........................................3 1.3电力系统负荷预测的意义.......................................

a题电力系统短期负荷预测 短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济 调度、安全校核等具有重要意义。提高负荷预测精度，是保障电力系 统优化决策科学性的重要手段。现代电力系统中，构成电力负荷的用 电器种类繁多，空调等受气象条件影响的负荷占比持续增高，气象因 素（温度、湿度、降雨量等）对电力系统负荷的影响愈显突出。考虑 气象因素成为调度中心进一步改进负荷预测精度的主要手段之一。 已知地区1、地区2从2009年1月1日至2015年1月10日 的 电力负荷数据（每15min一个采样点，每日96点，量纲为mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的气象因素数据（日最高温 度、日最低温度、日平均温度、日相对湿度以及日降雨量），详见附 件1-数据.xlsx。 具体要求如下： 1.请分析两个地区2014年

设计（论文）内容及要求： 一、设计内容： 1.了解ems系统相关知识 2.确定预测目标、搜集与整理资料 3.对电力系统短期负荷预测进行较为系统的研究 4.分析资料，选择预测方法 5.确定短期负荷预测方法 6.建立短期负荷预测模型 7.对短期负荷预测进行仿真实验研究 8.进行预测分析 二、设计要求： 1.翻译该课题相关英文论文一篇 2.设计说明书一份（含中英文摘要、正文、程序清单） 三、参考资料： 1.《能量管理系统》 2.《电力系统自动化》等有关电力系统负荷预测方面的参考文献 3.有关matlab/simulink仿真方面的教材及资料 4.《神经网络技术》 5.《智能控制理论》 6.《电力系统短期负荷预测》 指导教师： 年月日 本科生毕业设计(论文)开题报告 设计(论文)题目基于灰色理论的短期电力负荷预测 设计(论文)题目来源自选题目 设

电力系统短期负荷对电力企业的经济效益和社会效益都有一定影响。因此文中建立了基于rbf神经网络的电力系统短期负荷模型。用历史负荷数据作为训练样本,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测,并与bp神经网络进行对比。rbf神经网络的平均误差为2.09%,最大误差为4.77%,相比于bp神经网络精确度较高,有利于电力系统合理地进行调度规划工作。

首先,简要介绍了深度学习算法的有关内容,包括深度学习与神经网络的比较和深度学习的训练过程。其次,从负荷的日属性、负荷的周属性、温度因素、节假日因素这几个方面对负荷的特性进行了研究。最后,根据负荷的历史数据,应用深度学习算法进行了短期负荷预测,并将其预测结果与bp神经网络的预测结果做了比较。

支持向量机svm作为机器学习方法之一,有数据分类以及数据回归两种用途,支持向量机的回归能应用于预测领域.本文应用svm方法来建立电力负荷预测模型,首先以历史负荷、天气、日期类型作输入数据,然后对数据进行归一化处理,再利用svm构建预测模型,svm在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度.

헣붭듳톧쮶쪿톧캻싛컄뗧솦쾵춳뛌웚뢺뫉풤닢벼쫵뗄퇐뺿폫펦폃탕쏻ꎺ헅쳎짪쟫톧캻벶뇰ꎺ쮶쪿튵ꎺ뗧웸릤돌횸떼뷌쪦ꎺ컢맺훒;탭죙짺20050501 뗧솦쾵춳뛌웚뢺뫉풤닢벼쫵뗄퇐뺿폫펦폃ퟷ헟ꎺ헅쳎톧캻쫚폨떥캻ꎺ헣붭듳톧닎뾼컄쿗(52쳵ì1.닎뾼컄쿗2.얣뚫쿾.닜쫷뮪.헔샚뗧솦뢺뫉풤닢벼쫵벰웤펦폃19983.knzadeh.gcauleypracticesandnewconceptsinpowersystemcontrol[췢컄웚뾯]1996(01)4.wrlachs.dsutanto.dnlogothetispowersystemcontrolinthenextcentury[췢컄웚뾯]1996(0

郑州大学 硕士学位论文 电力系统短期负荷预测方法的研究 姓名：张德玲 申请学位级别：硕士 专业：电力系统及其自动化 指导教师：陈根永 20070515 电力系统短期负荷预测方法的研究 作者：张德玲 学位授予单位：郑州大学 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/thesis_y1059836.aspx

电力系统短期负荷预测方法研究分析

构建水火电力系统短期优化调度模型,提出求解思路.从梯级水电站发电量和耗水量、火电机组污染物排放量和发电总成本四方面建立模型;运用满意度函数和欧式距离函数进行归一化处理,结合惩罚函数和双适应度法处理约束条件.将多目标、带约束的复杂优化问题转化为了单目标、无约束的简单优化问题,大大简化了求解过程,提高了算法的收敛速度和精度.充分体现了节能和经济双赢的理念,为水火电力系统短期优化调度提供了新思路.

研究了灰色gm(1,1)模型及其在电力系统负荷预测中的应用,以实际算例为基础,对预测结果作了分析,得出结论：灰色gm(1,1)模型精度较高,但也存在一定的局限性．

电力系统负荷预测是根据电力负荷、社会、经济、气象等历史数据，特别是气象和经济数据，探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系，从而对未来的电力负荷进行科学的预测。在电网规划中，电力负荷预测精度直接决定投资成本，因此，选择一种预测精度高的电力负荷预测办法至关重要。灰色模拟法是对原始数据进行整理和分析，主要适合于信息条件比较贫乏的预测和分析。现就基于灰色预测模型改进的负荷预测问题作出简要探讨。

基于灰色预测理论，研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性，提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法灰色预测模型。以实际算例为基础，应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测，并进行了分析比较。结果表明，用灰色理论预测电力负荷，理论可靠、方法简单。对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题，组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点，该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一。

多项式拟合是预测建筑物垂直沉降时应用最广泛的模型之一,但模型受外界影响较大。为了更加充分的利用观测信息,减少外界因素影响,提出了滑动多项式拟合模型。该模型要求参与建模的数据个数保持不变,以新观测的数据取代旧有的数据,从而获得新的拟合参数,预测沉降量,并利用秩和检验对模型进行了检验。通过实例验证,得出滑动模型预测效果明显优于常规模型预测效果的结论。

为解决蒙特卡洛模拟法仿真次数过多、消耗时间过长等缺点,采用一种新的不确定分析方法——概率分配法(probabilisticcollocationmethod,pcm),定量分析动态负荷所占比例的不确定性对动态仿真及稳定的影响裕度。新英格兰10机39节点系统的仿真分析验证该方法在电力系统动态仿真中的实用性和有效性。仿真分析显示离故障点较近且负荷较重的节点,其动态负荷所占比例的不确定影响最大;某些距故障点较远但负荷较重的节点,其不确定性对暂态稳定仍有较大的影响。对电力系统的动态仿真结果表明pcm方法可直接在输出响应与指定参数间建立多项式关系,仅用参数的概率密度函数及少量仿真便可快速估计出响应的概率分布,从而对响应进行不确定性分析。

文章认为相空间局域线性回归法是电力系统短期负荷预测混沌预测法中广泛使用的方法,在用线性最小二乘法估计局部线性化模型的参数时,往往由于病态的数据矩阵导致估计值对噪声过于敏感而变得不可信。针对这种情况应用最小均方误差准则和最陡下降原理提出了一种基于自适应滤波电力系统短期负荷预测算法,避免了病态矩阵的影响。实验结果表明该算法预测结果稳定、可靠。

文章首先对目前电力系统负荷预报理论和方法进行了全面回顾和评述,重点介绍了混沌理论的发展及应用现状。结合混沌时间序列的分析方法,在对现在广泛应用于电力系统短期负荷预测的混沌方法研究的基础上,提出了将混沌预测技术与小波奇异性检测和消噪结合提高预测精度的方法。

利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理.将负荷序列投影到不同的尺度上,根据其在各尺度上子序列的特性分别进行回归预测.最后将预测结果叠加,得到最佳预测结果.结果表明,该方法能够取得较好的预测精确度.