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《曲阜师范大学》 2002年
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一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法

苏庆新  
【摘要】: 本文详细介绍了负荷预测的意义、方法,并在这一领域里对超短期负荷预测进行了比较全面的论述。 超短期负荷预测是在当今电力飞速发展、自动化水平不断提高的基础上提出的。超短期负荷预测将成为AGC(自动发电控制)实用化的基础,同时也是动态经济调度和电力市场运行所需的基本信息。 进行模型算法的研究是本文的主要工作,我们通过电力负荷在极短时间内变化规律的认识,建立了超短期负荷预测的模型。对此,主要提出了人工神经网络预测方法。 神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法,它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象,因而神经网络是智能控制的一个重要分支领域。神经网络具有很强的学习及映射能力,可方便的拟合出任意复杂的非线性关系,很适于电力系统负荷预测问题。预测时,只需给定负荷及相关变量的一定数量标本,并对该神经网络进行训练,便可自动模拟出恰当的函数关系。经训练的网络即可直接用于负荷预测。 在本文中神经网络采用双隐层BP网络结构。其网络结构图如下: 一种配电网超短期负荷预测的神经囚络方洁 在训练样本的选取上本文采用了一种正交最小二乘方法,首先对各 变量进行正交变化,得出各输人变量对输出变量的单独贡献,然后确 定必要的训练样本数。 BP神经网络超短期负荷预测的步骤: (二)选取预测基值,把负荷数据初值化: -….、y()-y。 y()==x o’o 其中,y._和歹。。为选定值。 (2)用BP网络进行学习; (3)满足训练误差要求,存储网络权重; (4)进行预测:y(t)=f【y(t-1),y(t-2),…,y(t----x)] 神经网络预测方法与线性外推法预测效果如下图所示: 尽I 人j’\”、.”-./八二上.、。”~tV1 吧羹00 问到0o 吧吕*口 雹@00 司可0⑤ 图2 两种负荷预测方法预测值与实际值的比较 0 经过对实际数据的仿真实验,神经网络负荷预测方法比线性外推法 预测平均绝对百分误差降低2.5个百分点*小时内负荷预测达到平均绝 对百分误差小于2.5%的精度。
【学位授予单位】:曲阜师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TM714.1

【引证文献】
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1 叶蓉宣;电能需量模型及其控制策略研究[D];南京理工大学;2007年
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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