基于群集智能手段的低壓臺區(qū)電網(wǎng)負荷預測手段研究.pdf

1、低壓電網(wǎng)負荷預測是實現(xiàn)低壓電網(wǎng)線損精細化管理的必經(jīng)之路。
　　 通過準確的負荷預測，可以合理、經(jīng)濟地對低壓電網(wǎng)運行方式進行調(diào)整，減少上級電站備用容量，并將低壓配電變壓器負載率調(diào)整在合理范圍內(nèi)。同時，對于供電企業(yè)日常工作而言，可以合理安排檢修計劃，降低運營成本，提高經(jīng)濟效益。因此，低壓電網(wǎng)的負荷預測具有極其重要的現(xiàn)實意義。由于低壓電網(wǎng)客戶用電情況存在較大的隨意性，國內(nèi)當下對低壓臺區(qū)負荷的預測，主要依賴運行人員的主管判斷或高電壓等級

2、負荷預測手段的簡單移植，不能滿足電力生產(chǎn)的實際要求。
　　 本文對低壓臺區(qū)負荷預測的可能性了全面評估，對低壓臺區(qū)負荷預測研究現(xiàn)狀中存在的不足進行了分析。在此基礎上，構建了基于群體智能優(yōu)化手段的預測神經(jīng)網(wǎng)絡，并對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行了優(yōu)化。結合神經(jīng)網(wǎng)絡的權重和閾值的特點，利用改進的粒子群算法確定了權重和閾值的修改方法。嘗試通過網(wǎng)絡隱含層節(jié)點特性，構建ANN網(wǎng)絡的結構基因，通過基本蟻群算法進行了改進并進行確定，即隱含層節(jié)點的個數(shù)。