基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè).pdf

1、電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、安全和可靠運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用，它已經(jīng)成為現(xiàn)代能量管理系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，其中以短期電力系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)于電力系統(tǒng)運(yùn)行和人民日常生產(chǎn)消費(fèi)的意義尤為重大。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)部門對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行最優(yōu)控制調(diào)節(jié)的重要先決條件。由于負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行和生產(chǎn)成本的增加，因此，精確的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)控制、運(yùn)行和規(guī)劃都具有現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文在分析電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的特點(diǎn)和研究現(xiàn)狀基

2、礎(chǔ)上，采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型進(jìn)行優(yōu)化，這種方法可以更好的刻畫(huà)出電力系統(tǒng)負(fù)荷多輸入多輸出、復(fù)雜非線性以及繁雜的無(wú)規(guī)律可循的特征。遺傳算法是在達(dá)爾文的生物進(jìn)化論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，它模擬了進(jìn)化過(guò)程中的自然選擇與遺傳規(guī)律，是一種全局搜索最優(yōu)解的算法。本文首先分析了GA算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)劣勢(shì)，將GA算法與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)，用GA算法來(lái)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，給出了基于GA與BP相結(jié)合的具體算法和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，以期克服B