電力市場(chǎng)中96點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)一直是電力部門的一項(xiàng)重要工作，它關(guān)系到電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行計(jì)劃的制定。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)，不僅能大大提高電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，而且能減少發(fā)電成本，提高運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。隨著電力市場(chǎng)的建立和發(fā)展，96點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)的作用越來(lái)越重要，表現(xiàn)在發(fā)電商，電網(wǎng)公司，購(gòu)電者都需要以此為基礎(chǔ)，進(jìn)行電力交易，從而將預(yù)測(cè)精度直接與本身經(jīng)濟(jì)利益掛鉤。 但96點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)一直是一個(gè)難題，隨著社會(huì)的不斷發(fā)展以及人民生活水平的不斷提高，影響電力系統(tǒng)

2、負(fù)荷的因素日益復(fù)雜，各種傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)已經(jīng)難以適應(yīng)這些變化。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為發(fā)展較為成熟的智能型算法為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了一種全新的解決方式，并成功地得到應(yīng)用，它通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，把輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的任意非線性關(guān)系通過一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映出來(lái)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后，只要輸入相關(guān)的數(shù)據(jù)，就可以得到預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)。在電力市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制下，負(fù)荷預(yù)測(cè)中不確定因素增大，難度增加，對(duì)精度的要求更高，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法中輸入數(shù)據(jù)的選取對(duì)于負(fù)荷預(yù)測(cè)的

3、精度就顯得至關(guān)重要。 本文通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料學(xué)習(xí)了多種96點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法，重點(diǎn)研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理和應(yīng)用特點(diǎn)，并學(xué)習(xí)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多種改進(jìn)方法，來(lái)避免網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練震蕩和訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)等問題。并以長(zhǎng)春地區(qū)若干年的96點(diǎn)負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究負(fù)荷的變化規(guī)律以及各種影響因素(例如歷史負(fù)荷、星期類型、氣象因素等)對(duì)負(fù)荷的作用。引入了人體舒適度指數(shù)和相似日的概念，確定在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的樣本輸入量的選擇以及訓(xùn)練樣本的選擇。

4、 通過在樣本輸入量中以人體舒適度指數(shù)代替溫度、風(fēng)速和最大相對(duì)濕度三個(gè)氣象指標(biāo)，可以達(dá)到在強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)輸入樣本和輸出樣本關(guān)系的基礎(chǔ)上，減少輸入樣本的數(shù)量的目的。通過在訓(xùn)練樣本中引入相似日的概念，可以達(dá)到提高訓(xùn)練樣本和預(yù)測(cè)輸出的相似性的目的。實(shí)際預(yù)測(cè)表明，引入這兩種改進(jìn)方法后網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間減少，負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度也得到明顯的提高。 本文在理論研究的基礎(chǔ)上開發(fā)了實(shí)用化的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)并投入了使用。系統(tǒng)充分考慮了供電企業(yè)的工作規(guī)范，界面簡(jiǎn)單友