基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)就是考慮系統(tǒng)運(yùn)行特性、自然條件、社會(huì)條件和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等重要因素，將歷史負(fù)荷值經(jīng)過一系列的數(shù)學(xué)計(jì)算，確定未來某特定時(shí)刻的負(fù)荷值，并保證預(yù)測(cè)誤差滿足一定精度要求的技術(shù)。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是指提前1天至1周內(nèi)的日負(fù)荷預(yù)測(cè)，其核心問題是預(yù)測(cè)模型的建模問題。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論等人工智能理論的非數(shù)學(xué)模型法的提出，為解決負(fù)荷預(yù)測(cè)中復(fù)雜的建模問題提供了一種有效的方法和途徑，推動(dòng)了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)由簡(jiǎn)單地依靠計(jì)算預(yù)測(cè)模型向著依靠

2、計(jì)算、分析、推理等多種接近于人腦邏輯思維的智能化預(yù)測(cè)模型的方向發(fā)展。
　　本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)問題進(jìn)行研究，并對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)與Elman網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，利用優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)方法研究。論文在預(yù)測(cè)模型建立后，利用用菏澤某地區(qū)電網(wǎng)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，對(duì)影響當(dāng)?shù)刎?fù)荷特性的因素進(jìn)行了分析。本文采用MATLAB軟件進(jìn)行編程，建立網(wǎng)絡(luò)模型并訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)仿真預(yù)測(cè)，并對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)模式，相同網(wǎng)絡(luò)不同輸入節(jié)點(diǎn)模式的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行分析比較。同時(shí)設(shè)