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《华北电力大学》 2000年
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电力系统短期负荷智能预测系统的研究及实现

杨明  
【摘要】: 本文阐述了电力系统短期负荷预测在电力市场运营中的重要性, 对现有的负荷预测方法进行了综述。通过对沈阳地区负荷历史数据及 特点的研究,分析影响预测准确性的因素,总结有预测经验人员的知 识、经验,并利用日常负荷与气象条件的关系,提出了智能预测方法。 本文将影响负荷变化主要因素分为:数值量和非数值量(如降 雨)。数值量的影响使用数学方法(如ANN)在预测中给予考虑,数值 计算将负荷预测按季节分为:春、夏、秋、冬四季;按日期类型分为: 工作日和节假日两种日期类型。在工作日预测中,采用基本负荷加上 一个修正负荷的思想;在节假日预测中,采用将历史负荷按“近大远 小”的思想加权平均。非数值计算量的影响使用专家系统方法给予考 虑,并对数值计算基础上的预测结果进行修正。 同时,开发出了相应的负荷预测软件用于实际工作。该软件包括: 环境预设、算法扩充、数据的转换、人工神经网络训练、模型的更新、 负荷智能预测、结果对比显示、数据管理,资料查询等模块,具有操 作简单,功能齐全、预测准确度高等特点;并适合辽宁地区已有关口 电量采集系统和电力市场交易系统的实际情况,使用灵活、便于扩充。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:TM714

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 苏炜宏;电力系统短期负荷预测主成分分析和人工神经网络的组合方法[D];南京理工大学;2002年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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5 本报记者 李胜永赵汀;2008,看ABB如何将“可持续发展”本土化[N];中国电力报;2007年
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10 宋玲芳;基于模糊聚类分析与BP网络的电力系统短期负荷预测[D];西安理工大学;2005年
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