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1、目前,國(guó)內(nèi)外電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法很多,比如時(shí)間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專(zhuān)家系統(tǒng)法等等,但所有的方法都有其局限性,每種方法都只能在一定的范圍和條件下得到較滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果,因而如何提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度一直是同行專(zhuān)家研究的熱點(diǎn)問(wèn)題?! 〈罅拷y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,日負(fù)荷數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)歸一化處理后,相似類(lèi)型日的負(fù)荷變化曲線十分相近,而不同類(lèi)型日的負(fù)荷變化曲線差別很大,因此,負(fù)荷預(yù)測(cè)就可以被分成兩部分:一部分是負(fù)荷歸一化曲線的預(yù)測(cè),另一部分是日負(fù)荷最大值和
2、日負(fù)荷最小值的預(yù)測(cè)。按照這個(gè)思路,本文提出了一種基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法;根據(jù)節(jié)假日負(fù)荷與周末負(fù)荷間的相似關(guān)系,以及節(jié)假日負(fù)荷受溫度變化影響大的特點(diǎn),提出了一種以周末負(fù)荷為基礎(chǔ),考慮溫度修正的實(shí)用節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測(cè)算法?! ∝?fù)荷預(yù)測(cè)包括壞數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)建模兩個(gè)重要環(huán)節(jié),目前尚無(wú)一種系統(tǒng)化的有效方法對(duì)壞數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的辨識(shí)。本文充分考慮利用負(fù)荷曲線本身的特征,提出了一種電力負(fù)荷壞數(shù)據(jù)檢測(cè)與處理的方法。該方法首先用k-均值算法
3、對(duì)日負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類(lèi)分析,獲得每個(gè)聚類(lèi)的特征曲線;然后根據(jù)特征曲線和負(fù)荷變化率在統(tǒng)計(jì)意義上的正常范圍值,進(jìn)行壞數(shù)據(jù)的精確定位;最后根據(jù)特征曲線上的特征負(fù)荷值進(jìn)行壞數(shù)據(jù)的調(diào)整。實(shí)例分析取得了良好的效果?! 】紤]近期我國(guó)電力市場(chǎng)需求,本文開(kāi)發(fā)了電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括原始數(shù)據(jù)維護(hù)、負(fù)荷預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)結(jié)果處理三個(gè)模塊。系統(tǒng)提供了豐富的模型庫(kù),各模型可單獨(dú)預(yù)測(cè),也可選擇幾種模型進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)。該系統(tǒng)采用河南省電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)和平頂山市電
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