基于粒子群模糊徑向基網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)安全調(diào)度、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要依據(jù)，負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的高低直接影響到電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性和供電質(zhì)量。隨著電力市場(chǎng)的發(fā)展，精度高、速度快的預(yù)測(cè)理論和方法越來越受到重視。本文圍繞這一課題進(jìn)行了研究和探討。 論文首先綜述了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義、特點(diǎn)、影響因素及其主要研究方法的優(yōu)缺點(diǎn)，明確了本論文的主要研究?jī)?nèi)容。分析和研究了特定地區(qū)負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，包括負(fù)荷變化的周期性、波動(dòng)性，節(jié)假日負(fù)荷變化差異以及與影響因

2、素之間的關(guān)系。介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中存在的問題；論述了粒子群算法的機(jī)理和研究現(xiàn)狀，給出了粒子群算法的一般步驟，并詳細(xì)論述了各種改進(jìn)的粒子群算法。本文提出了基于粒子群模糊徑向基網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，為了充分考慮各種因素對(duì)負(fù)荷變化的影響，將各種影響因素模糊化處理后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定一直是憑借經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)結(jié)果得到，本文提出動(dòng)態(tài)調(diào)整徑向基網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目的方法，在確定節(jié)點(diǎn)數(shù)目后，用減聚類算法