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《河北农业大学》 2011年
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遗传规划在电力短期负荷预测中的应用

朱焕荣  
【摘要】:近年来,对负荷预测技术研究越来越多,并取得了一定的实用效果。负荷预测是电力系统运行与控制的基础。准确的负荷预测有利于合理地安排电网内部发电机组的起停,减少不必要的旋转储备容量以及合理安排检修计划等。从传统的预测技术,到现在的人工智能技术,各式各样的负荷预测技术不断涌现。常规短期负荷预测技术主要包括指数平滑预测法、回归模型预测技术、时间序列预测技术和灰色预测技术等。智能化预测技术主要包括专家系统、人工神经网络预测技术、小波分析预测技术和模糊逻辑系统等。 目前的负荷预测大多数是针对电力负荷与温度、风速、相对湿度等单个气象因子的关系,其缺点是不能正确反映所有的气象信息,容易造成预测结果出现误差。随着经济的发展和人民生活水平的提高,夏季降温负荷和冬季取暖负荷所占的比重越来越大,并且这也是造成季节性缺电的主要原因之一。而人类对外界环境的感觉又不能只是通过气象因子如温度、湿度等某单一的参数来确定的,也就是说人体对外界的感觉是气象的综合影响因素的结果,由此引入了综合气象指数——人体舒适度指数。人体舒适度指数是人体对温度、湿度、风速等气象因子的综合反映,在夏季高温季节,人体舒适程度的不同将直接影响空调等降温、制冷设备的使用,从而影响到电力负荷使用量的多少。 论文采用遗传规划作为一种预测模型的结构描述方法,其实质是用广义的层次化计算机程序描述问题,这种计算机程序能根据环境状况动态改变其结构和大小。在遗传规划算法为基础的前提下,分别分析了电力短期负荷的两种不同输入特征变量的预测模型:一种是采用直接气象因子作为变量,其中包括温度、湿度和风速三个气象因子作为输入建模,另一种是用人体舒适度指数作为特征变量建立模型。此外,并对两种模型的预测误差进行比较,通过实验证明,引入人体舒适度的预测模型在日负荷预报准确率得到了提高,并且程序规模的缩小,减少了进化过程中可能的探索空间,预测的时间有所减少,也就是程序的收敛速度得到了提高。
【学位授予单位】:河北农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM715

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