基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力負荷預測.pdf

1、電力工業(yè)是我國重要的基礎工業(yè)，關(guān)乎國計民生，是國民經(jīng)濟的命脈。正確而精準的電力負荷預測是電力系統(tǒng)規(guī)劃、營銷、市場交易、調(diào)度等部門工作的主要依據(jù)，對制定經(jīng)濟優(yōu)化的發(fā)電計劃、合理調(diào)配電力能源、合理安排機組運行、獲得上網(wǎng)電價優(yōu)勢、取得最大的經(jīng)濟效益和社會效益也有著十分重要的意義。然而電力系統(tǒng)負荷預測是一項極其復雜和巨大的工程，過程十分繁瑣，難度很大，它所受到的社會屬性和自然屬性太多（例如預測工作常常受到氣象、溫度、日期類型、經(jīng)濟、市場、競爭、

2、政策和突發(fā)事件等大量復雜因素的多重影響），因此，研究先進且實用的電力負荷預測方法就顯得尤為重要。
　　 本文主要研究了基于相關(guān)影響因素建立的短期電力負荷預測模型，提出了把電力負荷預測模型分解為基準負荷和影響因素產(chǎn)生的負荷分量兩部分，提出了利用不同時間段的影響因子差值來預測影響因素負荷分量，從而消除影響因素之間冗余信息的影響，達到簡化網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)、提高預測速度和預測精度的目的。
　　 文章采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡