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《郑州大学》 2010年
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某地区电网短期负荷预测研究

范不井  
【摘要】:电力负荷预测是电网调度机构在指挥电网运行过程中的一项重要任务,对整个电网规划、运行调控和电厂发电计划制定、用户生产负荷的分配等都具有积极的指导作用,负荷预测的准确度在发、供、用单位利益分配方面有着极其重大意义。 论文介绍了电力负荷预测的意义和研究现状,分析了电力负荷的组成、分类及其周期性变化规律,着重研究了影响电力负荷变化的各种因素,综述了人工神经网络的基本原理和内在特点。针对传统BP算法具有训练速度慢,易陷入局部最小点的缺点,采用具有较快收敛速度及稳定性的L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法建立了短期负荷预测的模型,并用历史负荷数据进行训练,成功的进行了电力系统的短期负荷预测。通过应用不同的预测方法,对影响该地区负荷变化的多种因素进行叠加分析,总结了负荷变化特点和构成,确定了适合该地区电网负荷预测模型和预测方法。仿真表明,该算法和手段能够适应地区电网负荷变化趋势规律,并根据不同季节、天气变化给出较为准确的负荷预测值,该方法已经在地调负荷预测工作中应用。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM715

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10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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中国博士学位论文全文数据库 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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【二级参考文献】
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【相似文献】
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