基于模糊識別和負荷特性的電力負荷超短期預測方法研究.pdf

1、隨著我國電力工業(yè)的快速發(fā)展和電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運行方式日益復雜。有效提高和保證電力系統(tǒng)的安全可靠性、供電質(zhì)量以及運行的經(jīng)濟性已成為電力系統(tǒng)發(fā)展的重要目標，而負荷預測工作無疑是實現(xiàn)這些目標的基礎(chǔ)。超短期負荷預測通常是指預測未來一小時內(nèi)負荷的變化，其對電力系統(tǒng)的運行監(jiān)視、安全控制、發(fā)用電調(diào)控及電力市場運行等都非常重要。提高其預測精度既能提高電力系統(tǒng)的運行安全性，又能改善電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性。
　　 本文較為深入地研究分

2、析了超短期負荷預測的各種常用方法的算法原理和適用環(huán)境，較為系統(tǒng)地闡述了超短期負荷預測的基本原理、影響因素、預測模型及基本過程。在此基礎(chǔ)上，針對某省級電網(wǎng)負荷特性進行了詳細分析，歸納出該省級電網(wǎng)負荷曲線常見模式分類，對負荷趨勢進行了定義，并基于負荷趨勢提出了一種新型超短期負荷預測法。結(jié)合模糊識別技術(shù)，本文進一步提出先利用負荷趨勢法提取樣本日負荷變化率(可理解為日負荷變化模式)，然后對這些樣本日負荷變化率曲線進行聚類?？紤]到聚類過程中面向的

3、負荷變化模式具有模糊性，很難用。值邏輯和精確數(shù)學來準確表述，正符合模糊理論(Fuzzy theory)精神，因而以模糊關(guān)系進行負荷變化模式聚類分析，即在超短期負荷預測中引入模糊聚類的經(jīng)典方法模糊C均值聚類(FCM)法形成組合預測法，這將會較大程度地提高系統(tǒng)的柔性處理能力和預測精度。
　　 本文創(chuàng)新地提出了基于模糊識別和負荷特性的組合超短期負荷預測方法，其算法思想已成功應用于某省級電網(wǎng)超短期負荷預測功能模塊。算例分析表明，該法預測