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文檔簡介
1、電力系統(tǒng)短期負荷預測是能量管理系統(tǒng)(EMS)的重要組成部分,是電力系統(tǒng)調度運營部門的一項重要的日常工作,其預測精度的高低直接影響到電力系統(tǒng)運行的安全性、經濟性和供電質量。 本文介紹了歷史負荷數據中不良數據的成因與對負荷預測的影響,提出了根據差分方法的思想,修正不良數據,消除負荷曲線毛刺的方法。在深入分析電力負荷周期性變化規(guī)律以及夏季氣溫對短期負荷的影響基礎上,本文設計了基于BP神經網絡并考慮氣溫因素的短期負荷預測模型,該模型選擇
2、了動量.自適應學習速率調整算法改進BP網絡,有效提高了BP網絡的收斂速度,抑制了BP網絡容易陷入局部極小點的缺點,并采用獨特的氣溫量化處理,充分考慮了氣溫對電力負荷的影響。利用湖南歷史負荷數據比較該預測模型與未含氣溫因素的神經網絡模型的預測效果,證明該預測模型能有效地提高短期負荷預測的精度,具有良好的實用性和可行性。 最后介紹了短期負荷預測軟件的設計與實現,該軟件系統(tǒng)采用B/S模式,基于.net平臺開發(fā)。由于本系統(tǒng)預測效果理想,
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