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文檔簡介
1、電力負荷預測是電網調度機構在指揮電網運行過程中的一項重要任務,對整個電網規(guī)劃、運行調控和電廠發(fā)電計劃制定、用戶生產負荷的分配等都具有積極的指導作用,負荷預測的準確度在發(fā)、供、用單位利益分配方面有著極其重大意義。
論文介紹了電力負荷預測的意義和研究現狀,分析了電力負荷的組成、分類及其周期性變化規(guī)律,著重研究了影響電力負荷變化的各種因素,綜述了人工神經網絡的基本原理和內在特點。針對傳統(tǒng)BP算法具有訓練速度慢,易陷入局部最小點的
2、缺點,采用具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的L-M(Levenberg-Marquardt)優(yōu)化算法建立了短期負荷預測的模型,并用歷史負荷數據進行訓練,成功的進行了電力系統(tǒng)的短期負荷預測。通過應用不同的預測方法,對影響該地區(qū)負荷變化的多種因素進行疊加分析,總結了負荷變化特點和構成,確定了適合該地區(qū)電網負荷預測模型和預測方法。仿真表明,該算法和手段能夠適應地區(qū)電網負荷變化趨勢規(guī)律,并根據不同季節(jié)、天氣變化給出較為準確的負荷預測值,該方法已經在地調
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