基于粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究.pdf

1、分類號(hào)號(hào)UDCCC學(xué)號(hào)號(hào)0321020活瞬爭(zhēng)了，去軍碩士學(xué)位論文基于粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究夏超學(xué)科名稱:學(xué)科門類:指導(dǎo)教師:申請(qǐng)日期:電力電子與電力傳動(dòng)工學(xué)余健明教授2006年03月摘要基于粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究學(xué)科:電力電子與電力傳動(dòng)導(dǎo)師姓名:余健明導(dǎo)師職稱:教授作者姓名:夏超研究方向:變電站綜合自動(dòng)化簽名:命聲“叨簽名:摘要電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)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)

2、度運(yùn)行和生產(chǎn)計(jì)劃，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)有助于提高系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，能夠減少發(fā)電成本。隨著電力市場(chǎng)的建立和發(fā)展，短期負(fù)荷預(yù)測(cè)將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。本文從改進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)歷史數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和相關(guān)性，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入矢量冗余度以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，探討了電力系統(tǒng)負(fù)荷的組成和特點(diǎn)，分析了與電力負(fù)荷預(yù)測(cè)相關(guān)的各種因素對(duì)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)影響，研究了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究和探索，提出了粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的

3、分段預(yù)測(cè)模型。首先，影響短期電力負(fù)荷的因素眾多，如何有效的判斷和選擇這些相關(guān)因素是改善電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的關(guān)鍵，本文利用粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，運(yùn)用粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)算法來(lái)剔除不必要的冗余屬性，數(shù)學(xué)方法推理確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量解決了以前依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取的不足，避免了盲目性。其次，本文分析了某省負(fù)荷的內(nèi)部規(guī)律和外部特性，得出電力負(fù)荷具有年周期、周周期、日周期性，每日負(fù)荷同樣又被峰荷、谷荷分為幾段，因此本文依據(jù)負(fù)荷的規(guī)律性對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分段處理，把預(yù)測(cè)