基于神經(jīng)模糊網(wǎng)絡和小波理論的電力系統(tǒng)短期負荷預報研究.pdf

1、目前，電力負荷預測對于電力工業(yè)的發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。電力負荷預測是決定電力系統(tǒng)決策和優(yōu)化的最主要的能源信息。作為整個系統(tǒng)質(zhì)量性能的主要指標，電力負荷預測準確度的提高有利于節(jié)約能源，增加企業(yè)利潤。由于時間序列的復雜性和不確定性，使得能耗預測的精度較低。影響電力負荷預測水平的因素(包括系統(tǒng)自身和隨機條件)很多，例如能源結(jié)構(gòu)的持續(xù)改變，EPC本身的拓展，這些都使提高能耗預測準確性的任務更加困難。
　　本文的目的是在智能計算技術(shù)的基礎(chǔ)

2、上開發(fā)一種電力負荷預測系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠很好的解決并有效改善短期預測精度低的問題。
　　通過解決以下任務能夠?qū)崿F(xiàn)目標：
　　(1)分析目前電力負荷預測的方法，找出提高預測精度最有前景的方向；
　　(2)建立一種預測電力消耗系統(tǒng)的技術(shù)；
　　(3)在前人研究的基礎(chǔ)上，建立一個電力消耗預測系統(tǒng)；
　　(4)開發(fā)系統(tǒng)的MATLAB程序的實驗研究；
　　(5)建立系統(tǒng)質(zhì)量和可靠性的比較分析。
　　本文實現(xiàn)

3、研究目標的應用內(nèi)容：
　　數(shù)學建模和時間序列的預測方法；回歸分析；模糊集理論；小波理論的基礎(chǔ)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡和混合網(wǎng)絡理論；進化模型的方法；MATLAB數(shù)學軟件包。
　　科學成果的獨創(chuàng)性包括：
　　(1)波動負荷數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)模式的特征是由時間序列的加性成分來進行識別和描述的，這個特點和性質(zhì)區(qū)別于其它方法；
　　(2)短期負荷預測的過程是在將時間序列分為不同的組別的基礎(chǔ)上設(shè)計初步步驟，通過分別預測每個組件的特點，從而實