嘉善地區(qū)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

摘要

短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)制定運(yùn)行方式，維持電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有重要作用。因此，尋求有效的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)算法，減少對(duì)運(yùn)行人員經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)性，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度，具有重要意義。電力負(fù)荷既有一定的規(guī)律性，又有很強(qiáng)的隨機(jī)性，未來(lái)某一時(shí)刻的負(fù)荷，通常與過(guò)去的負(fù)荷水平、當(dāng)前的運(yùn)行狀況、預(yù)測(cè)期的氣象因素以及日期類(lèi)型等密切相關(guān)，其中存在大量的線下和非線性關(guān)系。

本文對(duì)嘉善供電局所管轄地區(qū)的電力負(fù)荷特性進(jìn)行了詳細(xì)分析，提出擅長(zhǎng)擬合非線性映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法，通過(guò)非線性阻尼最小二乘法（Levenberg-Marquardt）學(xué)習(xí)規(guī)則來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，能較好地?cái)M合原始數(shù)據(jù)，其預(yù)測(cè)輸出值與實(shí)際值的相對(duì)誤差較小，能夠滿(mǎn)足精度要求。嘉善地區(qū)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)例證明該方法預(yù)測(cè)精度高，適應(yīng)性強(qiáng)。

關(guān)鍵詞　短期負(fù)荷預(yù)測(cè)  Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  負(fù)荷功率  電負(fù)荷高峰期

目錄

摘要I

引言1

第1章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的背景及研究意義2

1.1電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的相關(guān)知識(shí)2

1.2電力負(fù)荷預(yù)測(cè)課題的研究意義2

第2章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)特點(diǎn)3

2.1 不準(zhǔn)確性3

2.2 條件性3

2.3 時(shí)間性3

2.4 多方案性3

第3章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容及程序4

3.1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容4

3.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的程序4

第4章 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型及基本算法5

4.1 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型5

4.2 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)基本算法7

第5章 電力短期負(fù)荷組合預(yù)測(cè)模型8

5.1 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱8

5.2 電力負(fù)荷組合預(yù)測(cè)模型8

第6章 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模及MATLAB實(shí)現(xiàn)9

6.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)原理9

6.2 嘉善地區(qū)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模及MATLAB實(shí)現(xiàn)10

結(jié)論18

參考文獻(xiàn)19

致謝20