基于WNN神經(jīng)網(wǎng)絡的短期負荷預測.pdf

1、短期負荷預測是電力系統(tǒng)發(fā)電計劃的重要組成部分,是調(diào)度合理安排電網(wǎng)運行方式、機組啟停計劃、交換功率計劃等的基礎,準確的負荷預測有助于提高電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性,短期負荷預測將發(fā)揮越來越重要的作用。本文利用小波變換結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡預報方法,分為3個階段：①對歷史負荷序列進行小波分解；②利用合適的神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別對各尺度域上的小波序列進行建模和預報；③將各子序列的預報數(shù)據(jù)進行小波重構(gòu),生成負荷序列的最終預報數(shù)據(jù)。算例采用西安市2002年7月

2、的負荷數(shù)據(jù)訓練,預測8月7日當天的負荷數(shù)據(jù),結(jié)果證明利用小波分解+小波神經(jīng)網(wǎng)絡的方法達到較好的預測結(jié)果。用相同的方法對2002年西安市6月負荷數(shù)據(jù)訓練,預測7月8日當天數(shù)據(jù),結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差。因為負荷預測受多種因素影響,尤其是在夏季,氣溫變化引起的負荷波動趨勢越來越明顯?？紤]到2002年7月8日當天氣溫較高,并且持續(xù)了10天的高溫天氣,雖然比較前一天溫度并沒有較大增加,但是負荷量卻顯著的增加。本文主要討論了熱累積效應對負荷的影響,采用