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文檔簡介
1、短期負荷預(yù)測不僅是調(diào)度、規(guī)劃等管理部門的重要工作,也是能量管理系統(tǒng)(EMS)和配電管理系統(tǒng)(DMS)的重要組成部分。短期負荷預(yù)測依據(jù)預(yù)測對象的不同又可分為系統(tǒng)負荷預(yù)測和母線負荷預(yù)測。與系統(tǒng)負荷相比,關(guān)于母線負荷預(yù)測研究相對較少,國內(nèi)外相關(guān)文獻有限。在以往的電力系統(tǒng)運行中,以系統(tǒng)負荷預(yù)測結(jié)果為依據(jù)。將其按比例分配至各個母線上,得到母線負荷的預(yù)測結(jié)果,可以基本上滿足粗放式管理和決策的要求。而母線負荷變化規(guī)律復(fù)雜,難以提出較為理想的預(yù)測方法,
2、這些原因造成了母線負荷預(yù)測成果的缺乏。本文對220kV電壓等級變電站母線負荷預(yù)測進行了深入研究,將四種系統(tǒng)負荷的預(yù)測模型應(yīng)用于母線負荷預(yù)測當中并對預(yù)測效果進行了評價。在上述研究的基礎(chǔ)上,提出了一種以各時段預(yù)測誤差平方和最小為目標函數(shù)的綜合模型,提高了預(yù)測精度。本文的主要工作如下:
(1)闡述了母線負荷預(yù)測的國內(nèi)外研究動態(tài),簡單介紹了常用的負荷預(yù)測算法。
(2)詳細論述模糊C均值(FCM)聚類算法和模糊最大支撐樹算法步
3、驟,給出了歐式距離、灰色關(guān)聯(lián)度和趨勢相似度的計算公式。
(3)分析了母線負荷的特點和預(yù)測的難點,根據(jù)歐式距離、灰色關(guān)聯(lián)度和趨勢相似度選取了三組相似負荷時間序列,通過比較各組中負荷時間序列變化趨勢相似程度,確定了趨勢相似度為聚類指標。
(4)以趨勢相似度為聚類指標,利用最大支撐樹算法對母線負荷進行了聚類分析,結(jié)果表明,區(qū)分工作日負荷和休息日負荷的分類方式對母線負荷并不適用。
(5)提出了基于相似負荷時間序列的
4、短期負荷預(yù)測模型,并在母線負荷的橫向預(yù)測上進行了應(yīng)用,取得了良好的預(yù)測效果。
(6)對ARIMA模型、灰色預(yù)測GM(1,1)模型和RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本理論和建模步驟進行了詳細的論述,繪制了算法流程圖;通過修正預(yù)測公式,對灰色預(yù)測GM(1,1)模型進行了改進,通過預(yù)測實例驗證改進后的模型改善了原始模型的預(yù)測效果;將模糊C均值(FCM)聚類算法用于RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本的優(yōu)選,提高了該模型的預(yù)測精度。<
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