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《西安理工大学》 2010年
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基于WNN神经网络的短期负荷预测

陈晨  
【摘要】: 短期负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,是调度合理安排电网运行方式、机组启停计划、交换功率计划等的基础,准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性和稳定性,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。 本文利用小波变换结合小波神经网络预报方法,分为3个阶段:①对历史负荷序列进行小波分解;②利用合适的神经网络模型分别对各尺度域上的小波序列进行建模和预报;③将各子序列的预报数据进行小波重构,生成负荷序列的最终预报数据。算例采用西安市2002年7月的负荷数据训练,预测8月7日当天的负荷数据,结果证明利用小波分解+小波神经网络的方法达到较好的预测结果。用相同的方法对2002年西安市6月负荷数据训练,预测7月8日当天数据,结果出现较大的误差。 因为负荷预测受多种因素影响,尤其是在夏季,气温变化引起的负荷波动趋势越来越明显。考虑到2002年7月8日当天气温较高,并且持续了10天的高温天气,虽然比较前一天温度并没有较大增加,但是负荷量却显著的增加。本文主要讨论了热累积效应对负荷的影响,采用了基于模糊理论的温度热累积效应与负荷的关系模型及处理方法。在实际负荷预测过程中,用模糊控制对持续高温的负荷修正。对于02年7月8日当天负荷结果进行修正,结果表明经修正的小波神经网络模型能有效地反映热累积效应和负荷之间的变化关系,提高了预测精度。
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM715

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 孙碣;基于QPSO-WNN的暂态电能质量扰动分类研究[D];太原理工大学;2012年
【参考文献】
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1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前7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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9 项云飞;陈绘画;张建薇;;马尾松毛虫危害程度分级预报的研究[J];安徽农业科学;2009年17期
10 唐建军;王映龙;彭莹琼;李志平;;BP神经网络在水稻病虫害诊断中的应用研究[J];安徽农业科学;2010年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 仉宝玉;陈义俊;;前馈神经网络快速学习算法及应用[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
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6 张小松;严小军;;燃气空调研究现状和前景[A];江苏省天然气利用学术研讨会论文集(上)[C];2002年
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9 王晶晶;徐国卿;;基于小波包的牵引网暂态信号分析研究[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
10 康丽峰;尹成群;孙伟;;基于模糊聚类和灰色关联分析结合的神经网络负荷预测[A];第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨莉;基于可持续发展的我国电源结构优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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3 谢忠玉;电力短期负荷时间序列混沌特性分析及预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 张寿明;基于冶炼过程及终点判断技术的烟化炉智能控制系统研究[D];昆明理工大学;2009年
5 车勇;轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D];武汉理工大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王浩锋;基于BP神经网络的航段安全评估研究[D];中国工程物理研究院;2010年
2 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
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8 范不井;某地区电网短期负荷预测研究[D];郑州大学;2010年
9 阎明;蒸汽发生器故障预报方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 高利坤;感知器算法和BP算法的性能对比分析[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 左磊;侯立刚;高大明;彭晓宏;吴武臣;;基于粒子群-小波神经网络的模拟电路故障诊断[J];北京工业大学学报;2010年03期
2 周文晖,李青,周兆经;采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测[J];电工技术学报;2001年06期
3 徐永海,肖湘宁,杨以涵,陈学允;基于dq变换和ANN的电能质量扰动辨识[J];电力系统自动化;2001年14期
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7 张秀娟,徐永海,肖湘宁;电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展[J];电力自动化设备;2003年09期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 陈彩霞;基于改进粒子群—小波神经网络的预测模型及其应用研究[D];华中师范大学;2011年
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【二级参考文献】
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4条
1 谢宏;电力系统日负荷预测理论与方法的研究[D];华北电力大学;2002年
2 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
3 林开平;人工神经网络的泛化性能与降水预报的应用研究[D];南京信息工程大学;2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张晓;电力系统短期负荷预测研究[D];四川大学;2001年
2 徐军华;电力系统短期负荷预测模型与优选的研究[D];四川大学;2004年
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5 罗枚;电力系统短期负荷智能预测方法的研究[D];天津大学;2005年
6 陈跃芳;短期电力负荷预测方法研究与系统设计[D];浙江大学;2006年
7 莫玲;基于时间序列和人工神经网络的电力系统短期负荷预测[D];南昌大学;2006年
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9 罗军;跨平台短期负荷预测系统的研究、设计、实现[D];清华大学;2006年
10 王学平;基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究[D];南京理工大学;2007年
【相似文献】
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1 高山;短期负荷预测的神经网络实现[J];电力需求侧管理;2001年06期
2 赵宇红,赵学成,肖金凤;多层前馈神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J];南华大学学报(理工版);2004年01期
3 周佃民,管晓宏,孙婕,黄勇;基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[J];电网技术;2002年02期
4 戴文进,付小科;基于模式识别和神经网络的电力系统短期负荷预测[J];南昌大学学报(工科版);2003年02期
5 程其云,孙才新,张晓星,周湶,杜鹏;以神经网络与模糊逻辑互补的电力系统短期负荷预测模型及方法[J];电工技术学报;2004年10期
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7 王楠,杨奎河;基于模糊逻辑和神经网络的短期电力负荷预测[J];福建电脑;2005年02期
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9 周林;吕厚军;;人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究[J];四川电力技术;2008年06期
10 林开英,俞集辉;神经网络短期负荷预测中的数据分析[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年09期
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1 胡松峰;彭显刚;;电网短期负荷预测方法综述[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
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5 杜欣慧;张岭;毕艳华;;采用自适应神经网络进行短期负荷预测[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(下册)[C];2004年
6 屈利;苑津莎;张卫华;李丽;;基于事例推理的负荷预测[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年
7 侯广松;刘伟生;;基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测[A];山东电机工程学会第十一届优秀学术论文集[C];2008年
8 赖晓平;周鸿兴;;电力负荷短期预测的HMNN模型[A];第十九届中国控制会议论文集(二)[C];2000年
9 马涛;傅周兴;孙静;;基于模糊控制的RBF神经网络的短期负荷预测[A];第十八届全国煤矿自动化学术年会中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2008年
10 郭恒;罗可;唐贤瑛;;基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的电力系统短期负荷预测[A];第十届全国电工数学学术年会论文集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 通讯员 池长斌;宁夏电力短期负荷预测保持领先[N];中国电力报;2011年
2 张树斌 范明;湖北电网中、短期负荷预测系统显神威[N];华中电力报;2001年
3 王海亚;负荷预测的几种方法及特点[N];黔西南日报;2008年
4 通讯员池长斌;宁夏电网短期负荷预测西北第一[N];中国电力报;2011年
5 本报记者 林海宇;对迎峰度夏和奥运保电工作再部署再动员[N];华东电力报;2008年
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7 健康时报特约记者  张献怀;干细胞移植:修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
8 宋鹏涛;华北电网多措并举保国庆用电[N];华北电力报;2005年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年
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3 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
4 吴宏晓;基于软计算方法的电力系统负荷预测[D];上海交通大学;2007年
5 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
6 雷绍兰;基于电力负荷时间序列混沌特性的短期负荷预测方法研究[D];重庆大学;2005年
7 卢芸;短期电力负荷预测关键问题与方法的研究[D];沈阳工业大学;2007年
8 刘佳;电力系统中若干优化问题的研究[D];东北大学;2009年
9 杨尚东;发电商市场预测与竞价决策优化新方法研究[D];华北电力大学(北京);2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈晨;基于WNN神经网络的短期负荷预测[D];西安理工大学;2010年
2 朱焕荣;遗传规划在电力短期负荷预测中的应用[D];河北农业大学;2011年
3 李海东;人工智能方法在电力系统短期负荷预测中的研究[D];辽宁工程技术大学;2002年
4 白波;基于加权LS-SVM的短期负荷预测研究[D];东北电力大学;2011年
5 刘凯;基于改进BP神经网络的短期负荷预测研究[D];河海大学;2005年
6 胡启元;针对电力系统短期负荷预测的研究[D];四川大学;2004年
7 冷北雪;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D];西南交通大学;2010年
8 刘继胜;基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析[D];华北电力大学(北京);2011年
9 赵福成;基于人工神经网络的短期负荷预测[D];华北电力(北京)大学;2002年
10 朱要明;林芝地区电力负荷的短期预测[D];西藏大学;2010年
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