基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的短期電力負荷預測的研究.pdf

1、電力行業(yè)是關系國家社會經(jīng)濟發(fā)展，關乎國家民生的一個重要基礎性行業(yè)。電力系統(tǒng)的短期電力負荷預測是電網(wǎng)管理系統(tǒng)中的一個重要組成部分，是規(guī)劃電網(wǎng)結構、營銷、交易、安排調(diào)度計劃及交易計劃的前提和基礎。預測精度的高低直接關系到電網(wǎng)能否安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行。隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們對生活質(zhì)量要求的提高，大量的降溫取暖設備的應用使得負荷受氣象因素的影響越來越大，因此氣象越來越成為負荷預測中人們的關注點。本文以深圳市負荷為例對短期電力負荷預測的問題

2、進行研究。
　　對深圳負荷特性進行了分析，總結出負荷具有年周期性、周周期性、日周期性以及節(jié)假日特性。依據(jù)這些特性，可以對負荷做出合理預測。之后又對電力負荷預測的分類、影響負荷變化的因素、負荷預測的步驟以及誤差分析等問題進行了研究。
　　建立了考慮日特征相關因素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡負荷預測模型，并分別用標準BP算法以及三種改進的BP算法（自適應BP算法、彈性梯度下降法以及L-M法）對深圳市負荷進行預測，通過對比分析，得到L-M法是訓