電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測方法的研究及實現(xiàn).pdf

1、目前，國內(nèi)外電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的方法很多，比如時間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專家系統(tǒng)法等等，但所有的方法都有其局限性，每種方法都只能在一定的范圍和條件下得到較滿意的預(yù)測結(jié)果，因而如何提高負(fù)荷預(yù)測的精度一直是同行專家研究的熱點(diǎn)問題。　　大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，日負(fù)荷數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化處理后，相似類型日的負(fù)荷變化曲線十分相近，而不同類型日的負(fù)荷變化曲線差別很大，因此，負(fù)荷預(yù)測就可以被分成兩部分：一部分是負(fù)荷歸一化曲線的預(yù)測，另一部分是日負(fù)荷最大值和

2、日負(fù)荷最小值的預(yù)測。按照這個思路，本文提出了一種基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法；根據(jù)節(jié)假日負(fù)荷與周末負(fù)荷間的相似關(guān)系，以及節(jié)假日負(fù)荷受溫度變化影響大的特點(diǎn)，提出了一種以周末負(fù)荷為基礎(chǔ)，考慮溫度修正的實用節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測算法?！　∝?fù)荷預(yù)測包括壞數(shù)據(jù)處理和預(yù)測建模兩個重要環(huán)節(jié)，目前尚無一種系統(tǒng)化的有效方法對壞數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的辨識。本文充分考慮利用負(fù)荷曲線本身的特征，提出了一種電力負(fù)荷壞數(shù)據(jù)檢測與處理的方法。該方法首先用k-均值算法

3、對日負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類分析，獲得每個聚類的特征曲線；然后根據(jù)特征曲線和負(fù)荷變化率在統(tǒng)計意義上的正常范圍值，進(jìn)行壞數(shù)據(jù)的精確定位；最后根據(jù)特征曲線上的特征負(fù)荷值進(jìn)行壞數(shù)據(jù)的調(diào)整。實例分析取得了良好的效果?！　】紤]近期我國電力市場需求，本文開發(fā)了電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括原始數(shù)據(jù)維護(hù)、負(fù)荷預(yù)測和預(yù)測結(jié)果處理三個模塊。系統(tǒng)提供了豐富的模型庫，各模型可單獨(dú)預(yù)測，也可選擇幾種模型進(jìn)行綜合預(yù)測。該系統(tǒng)采用河南省電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)和平頂山市電