電力系統(tǒng)短期負荷預測方法的研究及實現(xiàn).pdf

1、目前，國內(nèi)外電力系統(tǒng)短期負荷預測的方法很多，比如時間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、專家系統(tǒng)法等等，但所有的方法都有其局限性，每種方法都只能在一定的范圍和條件下得到較滿意的預測結果，因而如何提高負荷預測的精度一直是同行專家研究的熱點問題?！　〈罅拷y(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，日負荷數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化處理后，相似類型日的負荷變化曲線十分相近，而不同類型日的負荷變化曲線差別很大，因此，負荷預測就可以被分成兩部分：一部分是負荷歸一化曲線的預測，另一部分是日負荷最大值和

2、日負荷最小值的預測。按照這個思路，本文提出了一種基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法；根據(jù)節(jié)假日負荷與周末負荷間的相似關系，以及節(jié)假日負荷受溫度變化影響大的特點，提出了一種以周末負荷為基礎，考慮溫度修正的實用節(jié)假日負荷預測算法?！　∝摵深A測包括壞數(shù)據(jù)處理和預測建模兩個重要環(huán)節(jié)，目前尚無一種系統(tǒng)化的有效方法對壞數(shù)據(jù)進行精確的辨識。本文充分考慮利用負荷曲線本身的特征，提出了一種電力負荷壞數(shù)據(jù)檢測與處理的方法。該方法首先用k-均值算法

3、對日負荷曲線進行聚類分析，獲得每個聚類的特征曲線；然后根據(jù)特征曲線和負荷變化率在統(tǒng)計意義上的正常范圍值，進行壞數(shù)據(jù)的精確定位；最后根據(jù)特征曲線上的特征負荷值進行壞數(shù)據(jù)的調(diào)整。實例分析取得了良好的效果?！　】紤]近期我國電力市場需求，本文開發(fā)了電力系統(tǒng)短期負荷預測軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括原始數(shù)據(jù)維護、負荷預測和預測結果處理三個模塊。系統(tǒng)提供了豐富的模型庫，各模型可單獨預測，也可選擇幾種模型進行綜合預測。該系統(tǒng)采用河南省電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)和平頂山市電