基于神经网络的葫芦岛地区短期电力负荷预测方法研究

发布时间：2017-11-02 20:19

  本文关键词：基于神经网络的葫芦岛地区短期电力负荷预测方法研究

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【摘要】：电力作为一种特殊的商品,必须“按需生产”,因为它不能大量存储。电力系统必须随时调整发电量以达到与负荷需求的动态平衡,否则会造成电量的过剩或者不足,甚至会影响电力系统的稳定运行,给电力公司造成严重的经济损失,除此之外,还会对电力用户的使用上造成不便。因此短期电力负荷预测在如今具有非常重要的现实意义,它不仅对电力生产、调度等行为起着至关重要的指导作用,更是对电力系统安全和经济运行提供了重要的保障。随着电力市场改革的不断深入,传统的电力负荷预测方法已经难以满足电力部门的要求,也没有实现真正的计算机化。本文主要分析了葫芦岛地区影响电力负荷变化的因素,并建立了基于标准BP神经网络模型的短期负荷预测方法;另外,在此基础上,对标准BP神经网络模型进行了改进,进一步提高了负荷预测的速度和精度。在电力负荷数据预处理中,通过数理统计等方式计算了负荷的偏离率并对数据进行归一化处理,使得预测的序列和结果更加合理化。在此基础上,建立了标准BP神经网络模型进行短期负荷预测,通过MATLAB平台研究了利用同一日期内不同时刻的历史数据预测下一时刻的负荷大小和利用不同日期同一时刻的历史数据预测下一日期该时刻负荷大小两个问题;最后对标准BP神经网络模型进行了改进并利用该改进模型预测了不同日期同一时刻的负荷大小。验证了文中所提方法的正确性和可行性,同时计算结果表明改进的BP神经网络模型具有较高的计算速度和精度。
【关键词】：数据预处理 短期负荷预测 BP神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM715;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 课题背景及其意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 本文的主要工作内容11-12
• 第2章 电力负荷预测的理论基础12-25
• 2.1 电力负荷预测的概念、种类和特性12-15
• 2.1.1 电力负荷预测的基本概念12-13
• 2.1.2 电力负荷的规律13
• 2.1.3 电力负荷的外在影响因素13-15
• 2.1.4 电力负荷预测的基本特点15
• 2.2 电力负荷预测的基本步骤与预测的误差分析15-18
• 2.2.1 电力负荷预测的基本步骤15-16
• 2.2.2 电力负荷预测的误差分析16-18
• 2.3 电力负荷预测方法18-22
• 2.3.1 各种电力负荷预测方法介绍18-21
• 2.3.2 电力负荷预测方法的分类研究21-22
• 2.4 葫芦岛地区用电特点分析22-24
• 2.4.1 葫芦岛地区电网概况22
• 2.4.2 葫芦岛地区日负荷特性分析22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 基于BP神经网络的电力负荷预测模型25-38
• 3.1 BP神经网络相关理论25-29
• 3.1.1 神经网络的概念25-26
• 3.1.2 神经网络的一般模型26-27
• 3.1.3 BP神经网络的定义及特点27-28
• 3.1.4 BP神经网络结构设计28-29
• 3.2 基于BP神经网络的电力负荷预测模型的建立29-34
• 3.2.1 BP电力负荷预测的指标体系29-30
• 3.2.2 样本选择与数据处理30-32
• 3.2.3 电力负荷预测模型的建立32-34
• 3.3 基于神经网络模糊推理电力负荷预测模型34-37
• 3.3.1 气象和温度等样本处理35-37
• 3.3.2 不定因素转化成BP神经网络的输入37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 改进BP神经网络的预测能力38-45
• 4.1 标准BP神经网络模型预测不精确原因38
• 4.2 标准BP电力预测模型的改进38-41
• 4.2.1 改进的思想及步骤39-40
• 4.2.2 神经网络的学习算法40-41
• 4.3 改进BP神经网络的电力负荷预测模型的建立41-42
• 4.3.1 改进神经网络算法流程41-42
• 4.3.2 改进BP神经网络模型的建立42
• 4.4 改进BP神经模型的电力负荷预测模型42-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第5章 结论45-46
• 参考文献46-49
• 作者简介逡逑49

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本文编号：1133012