基于蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的包頭地區(qū)中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)規(guī)劃、調(diào)度、設(shè)計(jì)研究的必要和前提。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)，不僅能夠幫助電力部門(mén)有效合理的制定發(fā)配電計(jì)劃，還能夠幫助電力部門(mén)減少能源浪費(fèi)，從而降低發(fā)電成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是指5年左右或10年以上的負(fù)荷預(yù)測(cè)工作，它是電網(wǎng)規(guī)劃的重要基礎(chǔ)，其預(yù)測(cè)精度的好壞直接影響到電網(wǎng)規(guī)劃工作的優(yōu)劣，因此，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的提高是目前眾多研究者努力探尋的目標(biāo)。
　　 目前，用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法有

2、很多種，且每種預(yù)測(cè)方法都有自己的適用范圍，很難應(yīng)用于全部的預(yù)測(cè)情況。因此，我們必須根據(jù)具體的負(fù)荷預(yù)測(cè)特點(diǎn)，找出對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)方法。這就要求我們對(duì)負(fù)荷特性等方面進(jìn)行充分的認(rèn)識(shí)和分析，并且能夠總結(jié)出影響電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的主要影響因素，最后再按照根據(jù)具體的負(fù)荷預(yù)測(cè)特性選擇合適的預(yù)測(cè)方法，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，最終獲得理想的預(yù)測(cè)精度。
　　 本文系統(tǒng)的對(duì)目前用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行了總結(jié)分析，并概述了當(dāng)前電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的特性、原理及步驟。在對(duì)

3、電力負(fù)荷特性的規(guī)律及影響電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的各種因素充分分析基礎(chǔ)上，本文提出了基于蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型;在分別對(duì)蟻群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分介紹認(rèn)識(shí)后，根據(jù)包頭地區(qū)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)際情況，建立了基于蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并利用相關(guān)分析法確定出網(wǎng)絡(luò)的輸入向量和輸出向量。
　　 最后，本文利用蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)包頭地區(qū)的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，并與優(yōu)化前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值進(jìn)行