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《河北农业大学》 2007年
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混沌算法在短期电力负荷预测中的应用

沈佳  
【摘要】: 当对电力系统进行在线控制时,应当用短期负荷预测来实现发、供电的合理调度。短期负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据,负荷预测精度的高低直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。 人工神经网络是为了研究人类的认知过程而发展起来的,它的中心问题是认知与模拟。由于人类对真实神经系统只了解非常有限的一部分,人工神经网络的完善与发展有待于神经生理学、神经解剖学的研究给出更加详细的信息和证据。混沌神经网络是近年来发展起来的一门新的科学,人们发现了脑中存在着混沌现象,混沌理论可用来理解脑中某些不规则的活动,从而,混沌动力学为人们研究神经网络提供了新的契机,对于混沌神经网络的研究也成为摆在人们面前的又一新课题。本论文针对混沌短期负荷预测法进行了较为深入的研究。 在对一般时间序列预测法进行分析的基础上,对混沌的基本理论及其时间序列的相空间重构进行了全面分析,并对某实际电网24小时负荷序列进行了最大Lyapunov指数、延迟时间等参数的计算和分析,发现其中包含了混沌性质,从而为下面的研究工作奠定了基础。 根据神经网络的基本原理,建立BP网络模型,按照最陡下降法导出采用S形函数的BP算法。利用Matlab神经网络工具箱BP网络函数实现了负荷预测,提高了学习速度并增加了算法的可靠性和精确性。 在应用BP神经网络的基础上,提出了基于BP网路的混沌时间序列的短期负荷预测。根据历史负荷序列的去噪预处理和Lyapunov指数估算确定了网络的训练样本和网络参数,通过对实际电网的短期负荷进行预测,结果显示该方法具有一定的可行性。 该方法仍具有很多不足之处,例如:如何更好的实现网络的快速收敛;如何更多与更规范地考虑影响负荷预测的相关因素;如何对受其他重大事件(如故障)影响的负荷具有一定的修正功能等,这些都需要进一步研究。
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