基于軟計算方法的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測研究.pdf

1、電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測不僅是電網(wǎng)調(diào)度部門和規(guī)劃設(shè)計部門所必須掌握的基本信息之一，也是電網(wǎng)的調(diào)度、運行及發(fā)展的重要依據(jù)。而且隨著電力市場制度的完善，電網(wǎng)負(fù)荷的需求統(tǒng)計數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)將作為一項基本信息向全社會公布，它將成為電力市場實時交易中必不可少的重要組成部分。 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測使用的方法有傳統(tǒng)建模方法，諸如時間序列、回歸分析等方法。由于負(fù)荷及影響負(fù)荷的因素間存在大量的非線性因素，上世紀(jì)90年代提出了用具有逼近任意非線性函數(shù)能力

2、的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測的方法。同期，其它的智能計算技術(shù)也在飛速發(fā)展，其中代表性的有遺傳算法、模糊計算等。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合的方法進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測。 在進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測前，采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計理論消除歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中的不良數(shù)據(jù)，對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向、橫向處理，剔除異點數(shù)據(jù)和平滑負(fù)荷曲線。鑒于城市居民生活負(fù)荷及商業(yè)負(fù)荷在太原市負(fù)荷中占有相當(dāng)大的比例，它們對氣象因素的變化非常敏感，因此在分別使用三層和四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)

3、行負(fù)荷預(yù)測時，將其按照考慮氣象因素與否分成了兩種情況。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，容易陷入局部極小點，所以使用遺傳算法來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。 本文使用以上方法預(yù)測了太原市短期電力負(fù)荷，從預(yù)測結(jié)果中可以看出：氣象因素影響負(fù)荷的變化，但是對于太原市電網(wǎng)的實際運行情況而言，當(dāng)處于嚴(yán)重缺電時期，不考慮氣象因素的預(yù)測結(jié)果要優(yōu)于考慮氣象因素的結(jié)果；四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)映射能力優(yōu)于三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法時，使用四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的染色