組合預測模型在湖州電網(wǎng)短期負荷預測中的應用.pdf

1、短期電力負荷預測是電力調度部門的重要工作。隨著經(jīng)濟發(fā)展和電力市場的不斷完善，負荷預測工作直接影響電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益，其精度要求也越來越高。而短期電力負荷受到天氣等眾多不確定性因素影響，其變化規(guī)律復雜，預測難度較大，隨著負荷預測精度要求越來越高，單一模型預測手段已經(jīng)捉襟見肘，本文根據(jù)湖州電網(wǎng)負荷變化周期性規(guī)律以及地區(qū)負荷基數(shù)較小、預測精度易受天氣因素影響的特性，提出一種基于同類型日的新息峰谷差值標么化倍比平滑法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡加權

2、組合的預測模型。
　　歷史負荷數(shù)據(jù)的質量對負荷變化規(guī)律的總結和歸納意義重大。但歷史負荷數(shù)據(jù)中難免出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)和噪音，本文對湖州電網(wǎng)歷史負荷數(shù)據(jù)進行了預處理，對歷史負荷數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)進行了歸類，提出了識別方法，并根據(jù)不同類型提出了相應的修正方法。用小波閥值去噪方法，對負荷曲線中的鋸齒做了平滑。
　　本文分別探討了基于同類型日的新息峰谷差值標么化倍比平滑法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡，并分別進行了預測，對效果進行了驗證。最后就單項預測模型結