電力短期負荷預測的混合智能優(yōu)化技術(shù)及其軟件實現(xiàn).pdf

1、電力系統(tǒng)負荷預測是電力系統(tǒng)運行、控制和規(guī)劃不可缺少的一部分，是電力市場技術(shù)支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。短期負荷預測是指日負荷預測和周負荷預測。隨著我國電力市場的發(fā)展和電網(wǎng)自動化水平的提高，短期負荷預測的實用化研究將顯得更為重要。 本文研究如下內(nèi)容： (1)根據(jù)華中電網(wǎng)某地區(qū)的歷史負荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，分析影響預測的各種因素，總結(jié)了負荷變化的規(guī)律性，并利用統(tǒng)計學的方法，對歷史負荷數(shù)據(jù)中的“異常數(shù)據(jù)”進行修正，對負荷預測中要考慮的相關(guān)因素

2、進行了規(guī)范化處理，并引入不同日之間特征量的“相似度”的概念，選取相似日訓練樣本。 (2)對已有的三種典型短期負荷預測模型：基于相似日的線性外推模型、支持向量機模型、組合預測模型分別作了介紹。 (3)考慮到現(xiàn)階段還沒有一個模型能準確預測出任意天的待測負荷日，提出了一種基于混合智能優(yōu)化技術(shù)的短期負荷預測方法，試圖用它來自動尋找一個適合待預測負荷日的最佳模型。該方法不需要對相似日負荷經(jīng)驗修正，減少了對人的經(jīng)驗的依賴。實際預測誤