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林芝地区电力负荷的短期预测

朱要明  
【摘要】: 短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,高精度的负荷预测对于节约林芝地区电网运营成本,改善电能质量,提高系统安全稳定具有重要的实际意义。本文主要采用人工神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络,建立了适合地方特点的人工神经网络模型。本文的研究分为两个层次的内容:第一层次是BP网络模型与径向基网络模型训练机理和如何引入影响预测精度因子的研究;第二层次是在获取部分林芝电网实测数据的情况下,选取BP神经网络和RBF神经网络,对正常工作日24小时的短期负荷进行拟合、预测。按论文的章节顺序,本文的主要工作如下: (1)总结了电力负荷预测研究背景、意义和国内外发展现状,分析了电力负荷预测对西藏电力发展的重要性,影响西藏负荷预测的主要因素和应该遵循的理念。 (2)研究了人工神经网络的发展历程和基本原理,重点分析了BP网络模型与RBF网络模型学习机理、影响因素及其存在的局限性。 (3)在研究了林芝地区气候特点和人工神经网络的基础上,选择BP网络和RBF网络预测,就网络结构、传递函数及其它参数的选择展开研究。经大量试算和仿真结果对比,最终证明RBF网络的预测效果要明显优于BP网络,并运用所得的结果进行分析,结果表明该方法的科学性和实用性。本文所提出的预测模型对林芝地区电网的负荷预测工作的改进具有指导意义。


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