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人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究

周海明  
【摘要】:这篇文章介绍了我们在人工神经网络进行电力系统短期负荷预测方面进 行的研究工作。 预测电力系统未来几分钟到一个星期的负荷对电力系统的经济和安全运 行起着重要作用。 过去几十年,很多预测模型用于电力系统短期负荷预测。人工神经网络 (ANN)技术的发展提供了一种新的电力系统负荷预测手段。人工神经网络 预测模型成功地用于预测电力系统短期负荷,与传统方式不同,ANN不依靠 人的经验而是通过训练,自主地学习系统输入和输出之间的函数关系。最初, ANN通过已知结果的历史数据进行学习;完成后,只给ANN输入预测条件 即可进行负荷预测。 本文介绍了我们研究人工神经网络电力系统短期负荷预测时获得的经 验,主要有以下几方面: 1、人工神经网络的训练是其开始工作前的重要步骤。我们通过对比实验, 研究较好的训练方法。 2、在研究过程中发现,采用各个神经元不同步长的神经网络可以有更好的 效果。 3、应用这种方法建立了用于短期负荷预测的人工神经网络模型。 4、采用了相关因素映射过滤历史数据技术,对人工神经网络预测模型进行 训练,然后用于负荷预测。采用天津地区1996~1998年的历史数据进行了 实验预测,证明了该预测方案的可行性。 5、对于刚刚兴起的国内电力市场,这里还应用ANN模型对电价预测进行了 初步尝试。实验取得了较满意的结果。 6、对于人工神经网络的应用过程中的问题进行了研究,获得了一些人工神 经网络和预测模型方面的经验。


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