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《浙江大学》 2002年
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软计算方法和数据挖掘理论在电力系统负荷预测中的应用

张国江  
【摘要】: 数据挖掘技术能够从大量数据中提取人们感兴趣的潜在知识和信息,软计算是一种创建计算智能系统的有效方法。本文将两者相结合,完成负荷预测过程中的两个主要任务:电力负荷坏数据处理和多因素负荷预测建模。计算过程完全基于数据自动进行,提高了模型的智能化和科学性。 本文概述了数据挖掘技术的有关内容,着重阐述其中两种重要的思想:分类方法与聚类分析,并详述它们的具体实现方法。本文关于负荷预测问题的研究始终贯穿了这两种思想。 神经网络和模糊系统是软计算的重要基础,它们是设计智能系统的精髓。本文详细讨论了BP网、Kohonen网两种神经网络和TSK型模糊推理系统的原理、结构和算法等基本问题,其中前两者用于对负荷坏数据的处理,后者用在多因素负荷预测建模。 负荷坏数据辨识是由负荷曲线抗差聚类和坏数据曲线模式分类两个顺序的过程组成的;本文通过对Kohonen网的抗差聚类和BP网模式分类的效果分析,设计由这两种网络组合而成的神经网络模型,较好地完成了坏数据辨识的任务。 本文以模糊推理系统为基础,构建自适应神经—模糊系统建立预测模型。建模过程中解决了两个主要问题:模糊建模中的结构辨识问题和ANFIS系统参数辨识的收敛性问题。本文采用决策树分类方法完成结构辨识的任务,初步找出负荷变化的模式,有效减少了系统需要优化调整的参数数量;采用拟牛顿优化方法,较好地解决了大规模参数优化问题。 模糊建模的难点是结构辨识中输入变量的选择和输入空间的划分。本文采用CART算法来解决结构辨识问题,它能够剔除无关变量并将输入空间划分成树状结构;在此基础上设计适当的隶属度函数,提高了参数辨识过程的精度和速度。
【关键词】:短期负荷预测 数据挖掘 软计算 聚类分析 分类方法 神经网络 模糊推理系统 坏数据处理 分类与回归树 模糊系统结构 辨识
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TM769
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-9
  • 第一章 绪论9-18
  • 1.1 电力系统负荷预测概述9-12
  • 1.1.1 影响因素10
  • 1.1.2 预测方法的研究现状10-12
  • 1.2 软计算方法12-13
  • 1.2.1 人工神经网络12
  • 1.2.2 模糊系统12-13
  • 1.2.3 遗传算法13
  • 1.3 数据挖掘13-17
  • 1.3.1 数据挖掘的概念14-16
  • 1.3.2 数据挖掘的分类16
  • 1.3.3 数据挖掘的一些问题及需要做的工作16-17
  • 1.4 本文的主要工作17-18
  • 第二章 软计算方法18-33
  • 2.1 人工神经网络18-22
  • 2.1.1 神经网络的一般化模型18-20
  • 2.1.2 神经网络的基本学习规则20-22
  • 2.1.3 主要的几种神经网络22
  • 2.2 模糊推理系统22-32
  • 2.2.1 模糊集合及其运算22-26
  • 2.2.2 模糊关系26-27
  • 2.2.3 模糊逻辑与模糊推理系统27-32
  • 2.3 软计算中的协作和融合32-33
  • 第三章 数据挖掘33-51
  • 3.1 分类方法34-44
  • 3.1.1 决策树分类技术35-43
  • 3.1.1.1 树生长算法37-41
  • 3.1.1.2 树剪枝算法41-43
  • 3.1.2 反向传播神经网络分类43-44
  • 3.1.3 其它分类算法44
  • 3.2 聚类分析44-51
  • 3.2.1 聚类方法45-50
  • 3.2.2 聚类分析的发展趋势50-51
  • 第四章 电力负荷数据中的坏数据辨识与调整51-73
  • 4.1 负荷坏数据辨识与调整的基本思想51-52
  • 4.2 负荷曲线抗差聚类52-60
  • 4.2.1 简单的竞争学习53-55
  • 4.2.2 竞争学习的价值函数与收敛性55-56
  • 4.2.3 自组织特征映射与Kohonen算法56-59
  • 4.2.4 采用Kohonen网实现负荷曲线抗差聚类59-60
  • 4.3 含有坏数据的曲线模式的分类60-68
  • 4.3.1 BP算法基本计算步骤61-63
  • 4.3.2 BP学习算法的改进63-66
  • 4.3.3 非正常曲线模式分类66-68
  • 4.4 坏数据辨识的组合神经网络模型68-69
  • 4.5 基于特征曲线的坏数据的调整69
  • 4.6 实例分析69-73
  • 4.6.1 组合神经网络训练样本集的产生69-70
  • 4.6.2 网络运算及坏数据调整结果70-73
  • 第五章 负荷预测的模糊系统模型73-93
  • 5.1 基于CART算法的模糊推理系统结构辨识73-78
  • 5.1.1 基于局部模型误差指标的树生长算法74-75
  • 5.1.2 代价复杂性测度剪枝算法75-78
  • 5.1.3 确定模糊推理系统的结构78
  • 5.2 基于TSK模型的ANFIS网络78-82
  • 5.2.1 ANFIS网络结构79-81
  • 5.2.2 决策规则模糊化及ANFIS激励强度归一化81-82
  • 5.3 ANFIS参数优化82-85
  • 5.4 负荷预测建模的实例分析85-93
  • 5.4.1 建模过程实例分析85-88
  • 5.4.2 日负荷预测模型效果分析88-93
  • 第六章 结语93-95
  • 参考文献95-103
  • 作者攻读博士学位期间发表的有关学术论文103-104
  • 致谢104

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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5 唐良艳;电力系统负荷特性分析与负荷预测研究[D];华南理工大学;2010年
6 张文哲;电力系统短时负荷预测模型研究[D];重庆大学;2004年
7 赵风松;综合规划方法在静海县城关地区10kV电网中的应用[D];天津大学;2010年
8 徐胜军;配电监控系统及负荷预测[D];西安建筑科技大学;2003年
9 王晓东;城网综合负荷预测方法的研究与工程应用[D];天津大学;2004年
10 张秋芳;琶州—员村地区电网规划研究[D];华南理工大学;2011年
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