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《南华大学》 2013年
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改进粒子群算法在电力负荷组合预测中的应用研究

邵玉林  
【摘要】:随着第三次革新浪潮的到来,人们的用电量日益增加,为了满足日益增长的电力需求,必须不断的扩大电力系统的规模,中长期电力负荷预测是电网规划的基础工作,是电力系统规划决策、经济运行的前提和基础,准确的电力负荷预测可以为电力工程建设提供有力的数据支持,对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。 由于负荷预测的影响因素众多,导致负荷预测存在大量随机性和非线性关系,建立单一的负荷预测模型很难获得满意的预测结果。因此,结合多种方法来进行组合预测是未来负荷预测的发展趋势。 本文采用改进的粒子群算法在电力负荷组合预测中的应用研究,主要做了以下几个方面的工作: 第一,分析电力负荷预测研究意义、研究背景和国内外的研究现状,紧接着阐述了电力负荷特性及预测原理。第二,分析粒子群算法的起源、原理和流程以及各参数对算法的影响,虽然粒子群算法性能优秀,但是它在算法后期易陷入局部最优,针对这一情况,本文采用了改进的粒子群算法(线性递减惯性权重法),然后将改进的粒子群算法引入到电力负荷组合预测中。第三,研究选择改进粒子群算法求解电力负荷组合预测模型的缘由,在这基础之上,本文使用几种不同的预测方法分别建模进行预测,然后有机地结合各单个预测模型建立组合预测模型,再用改进粒子群算法对组合预测模型进行优化,并用Matlab对各种单一预测模型和本文所建的组合预测模型进行仿真实验研究。通过比较发现,应用改进粒子群算法优化的电力负荷组合预测模型,预测负荷的相对误差较小,可有效地提高负荷预测精度。 因此,本文的研究将有利于提高电网运行的安全性和可靠性,有助于电网的科学规划和电源建设,降低发电的能耗和成本,以极大地提高电力系统的社会经济效益和用电的可靠性。
【学位授予单位】:南华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM715;TP18

【参考文献】
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