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文檔簡介
1、農(nóng)業(yè)地區(qū)用電預調(diào)控關乎農(nóng)業(yè)發(fā)展,由于智能電網(wǎng)的高速發(fā)展與農(nóng)村自發(fā)電光伏分布式電力系統(tǒng)的逐漸普及,農(nóng)業(yè)地區(qū)對于外部電力系統(tǒng)的電量使用總額波動起伏較大,對電力系統(tǒng)的調(diào)控造成困擾,從而造成農(nóng)村地區(qū)用電不穩(wěn)定,甚至用電短缺問題的出現(xiàn),制約了農(nóng)業(yè)的發(fā)展。而運用農(nóng)業(yè)信息化、電氣化技術以及數(shù)據(jù)預測技術,可以在一定程度上緩解甚至此問題,為農(nóng)業(yè)的高速發(fā)展保駕護航。
本文的主要研究工作如下:
分析研究了國內(nèi)外農(nóng)業(yè)用電預調(diào)控研究及其應用現(xiàn)
2、狀。以保定市用電情況為研究對象,然后借助MATLAB數(shù)學建模工具重點研究保定市農(nóng)業(yè)地區(qū)用電情況,從多個不同角度分析了當前保定市農(nóng)業(yè)用電預調(diào)控現(xiàn)狀,指出了農(nóng)電預測調(diào)控對保定建設現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有利作用和保定市農(nóng)業(yè)用電預調(diào)控存在的問題,并且以此為依據(jù)深入研究了數(shù)據(jù)預測技術及其對于農(nóng)業(yè)發(fā)展的促進作用。
神經(jīng)網(wǎng)絡在建立非線性模型進行數(shù)據(jù)預測方面受到廣泛重視和研究。該研究將BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用在數(shù)據(jù)預測中,從而提高了預測系統(tǒng)的非線性擬和能力。
3、但是這種方法還存在一些問題,比如預測系統(tǒng)不太穩(wěn)定,預測結(jié)果準確度和系統(tǒng)泛化能力不高等。導致預測系統(tǒng)在預測過程中的自學習能力較弱,并且在預測時間加大的情況下預測誤差增大,導致預測得到的數(shù)據(jù)的參考價值降低。
針對前述農(nóng)業(yè)地區(qū)用電預調(diào)控困難以及現(xiàn)有的預測算法預測精度不高的問題,本文選擇使用基于強化學習算法改進的并利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的農(nóng)業(yè)用電數(shù)據(jù)預測方法。利用往年的用電數(shù)據(jù)進行了預測驗證,提高了預測系統(tǒng)的穩(wěn)定程度以及精
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