基于小波分析的电力系统短期负荷预测的应用研究

发布时间：2017-04-29 00:11

  本文关键词：基于小波分析的电力系统短期负荷预测的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电网经济运行是在满足安全生产和保证供电质量的前提下提供运行的经济性。电力系统负荷预测是电网经济运行的基础。电力系统负荷预测的结果反映负荷的发展状况和经济水平,其准确性关系到电力系统的安全经济运行。准确的负荷预测可以确保用电需求和优质电能,有效降低电力成本,提高人民生活水平和社会满意度。社会主义经济的稳步推进,电力市场政策放开,同时,电力企业改革的深入,行业竞争必然存在,而短期负荷预测是电力市场常规运作不可或缺的部分,既是发电企业上网电量和电价的依据,更是有力手段和基础,准确的负荷预测直接关系到发电企业的经济效益和电网的利益。本文首先介绍负荷预测的概念,阐述研究负荷预测的目的及意义、负荷预测的特点、短期负荷预测的重要性、预测的方法及其发展状况、不同预测方法的优势和不足,引入基于小波分析的短期电力系统负荷预测。介绍小波分析的原理、分类及常用小波函数,应用于短期日负荷预测中;结合小波分析和神经网络提出小波神经网络的预测方法,针对某地区负荷数据,分别建立小波分析,BP神经网络和小波神经网络的预测模型,应用matlab进行试验,对比试验结果的负荷曲线和误差分析,研究得出小波神经网络具有小波分析的特点,较神经网络有更短的学习训练时间和更好的精度,相比较预测结果有更好准确度。
【关键词】：电力系统 负荷预测 小波分析 小波神经网络
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 电力系统负荷预的发展及现状10-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 第2章 电力系统负荷预测分析14-21
• 2.1 负荷预测概述14-16
• 2.2 负荷预测基本特点16-18
• 2.3 负荷预测误差分析18-21
• 第3章 小波分析在短期负荷预测中的应用21-38
• 3.1 小波分析理论概述21-22
• 3.2 小波理论的发展22-24
• 3.2.1 傅里叶变换22
• 3.2.2 短时傅里叶变换22-23
• 3.2.3 小波变换23-24
• 3.3 小波分析理论概述24-28
• 3.3.1 连续小波变换25-26
• 3.3.2 离散小波变换26
• 3.3.3 二进小波变换26-27
• 3.3.4 小波多分辨分析27
• 3.3.5 Mallat算法27-28
• 3.4 常用的小波函数28-33
• 3.4.1 Haar小波29
• 3.4.2 Daubechies小波29-31
• 3.4.3 Mexican Hat（Mexh）小波31-32
• 3.4.4 Morlet小波32-33
• 3.4.5 Meyer小波33
• 3.5 数据预处理33-35
• 3.6 小波分析在短期负荷预测中的应用35-38
• 第4章 神经网络在短期负荷预测中的应用38-49
• 4.1 人工神经网络概述38-41
• 4.1.1 神经网络模型分类38-39
• 4.1.2 人工神经网络的学习方法39-40
• 4.1.3 人工神经网络的特点40-41
• 4.2 误差反传（BP）神经网络基本原理41-45
• 4.2.1 BP神经网络的学习过程41-43
• 4.2.2 BP神经网络的注意点及局限性43-44
• 4.2.3 BP神经网络模型构建44-45
• 4.3 神经网络在负荷预测中应用的实例分析45-49
• 第5章 小波神经网络在短期负荷预测中的应用49-56
• 5.1 小波神经网络概述49
• 5.2 小波神经网络的结构分类49-51
• 5.3 小波神经网络的构建51-53
• 5.3.1 小波函数的选取51-52
• 5.3.2 小波神经网络构建52-53
• 5.4 小波神经网络实际算例分析53-56
• 第6章 结论56-58
• 6.1 结论56
• 6.2 课题展望56-58
• 参考文献58-61
• 在学研究成果61-62
• 致谢62

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本文编号：333838