智能電網環(huán)境下的電力負荷預測.pdf

1、智能電網是未來電網的發(fā)展方向,以自愈、安全、發(fā)電資源兼容、電力用戶交互、電力市場協(xié)調、資源優(yōu)化高效、電能質量優(yōu)質、信息系統(tǒng)集成為主要特點的智能電網的實現(xiàn),離不開精確的負荷預測技術的支持。電力工業(yè)的發(fā)展一方面直接制約著國民經濟和社會的發(fā)展,正確的電力負荷預測即可以為國民經濟的發(fā)展提供充足的電力,也可以為電力系統(tǒng)自身的發(fā)展提供幫助,特別是對于電力系統(tǒng)規(guī)劃而言,準確的負荷預測是整個規(guī)劃工作的基礎和前提。本文致力于在智能電網環(huán)境下對負荷信號進行

2、負荷預測的同時,增加預測結果的可靠性。
　　 系統(tǒng)闡述了小波變換和神經網絡的基本原理,聚類理論和智能電網的基本概念。小波變換采用離散平穩(wěn)小波變換,平穩(wěn)小波變換具冗余性和平移不變性的特點,在時.頻變換的過程中,避免了抽樣處理時信號失真的問題。使用小波變換對負荷信號的降噪處理,是能夠在對信號分類處理的同時,不改變信號的走勢。在對負荷信號小波分解之后,使用統(tǒng)計學的方法,用概率論的方法來剔除不良數據。在負荷預測這個步驟,使用小波聚類對數

3、據進行負荷分類,再使用Elman神經網絡算法進行預測。
　　 由于通信網絡的復雜性,有可能引入不良數據的干擾,本文對處理這個問題對負荷預測的影響,采用自動的不良數據辨識方法,即使用統(tǒng)計學的數學方法來解決,這是本文的第一個創(chuàng)新點。
　　 對于智能電網中,AMI的主要作用是提供一個智能平臺,通過這個平臺精確掌握負荷節(jié)點的特性,主要方法是使用小波聚類算法來進行負荷分類。這樣做的目的是因為對于工業(yè)用電、農業(yè)用電以及普通民用電來講

4、,其電力負荷預測的結果是不同的,對電力負荷的節(jié)點進行分類和分別預測,則會大大增強負荷預測結果的準確性和可靠性。這是本文的第二個創(chuàng)新點。這種方法遠遠優(yōu)于暢通負荷預測智能掌握整體負荷預測,而不能考慮實際不同用電對負荷的不同需求。
　　 經過大量的仿真驗證了本文算法的有效性和可靠性,結果表明,利用WNN對負荷信號進行多層信號分解,對具有周期性的分量進行預測,結果是準確和可靠的,并且在負荷預測過程中,基于智能電網高級測量體系提供的海量數