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基于灰色理论与BP神经网络的电力负荷预测

李国辉  
【摘要】:本文介绍了电力负荷预测的原理、起源以及当前国内外电力负荷预测领域的概况,并概述了目前常用的几种负荷预测方法,对新近引入电力系统的灰色预测理论及其相应的各种模型的基本原理做了较为详细的探讨。本文在对传统的灰色预测模型分析的基础上,经过理论推导,提出了微偏灰色预测模型;并结合最优维数灰色预测模型,又提出了最优维数微偏灰色预测模型,经实例预测表明,本文提出的两种新的灰色预测模型在预测精确度上都较传统的灰色预测模型有某种程度的提高。 本文提出了基于灰色理论与BP 神经网络的电力负荷预测方法。该方法首先用不同灰色预测模型进行预测,然后从中选出最优值作为训练样本对神经网络进行训练,最后利用训练好的神经网络进行预测。本预测模型由于采用了灰色理论与BP 神经网络相结合的方法,吸取了二者的优点,避免了单一预测模型所存在的预测风险。从对哈尔滨市市郊农电局所属电网2003年各月及全年的电量负荷预测实例中可以看到,其预测精确度和稳定性与上述其它灰色预测模型比较都有明显的改进。 本文提出的三种预测方法得到了哈尔滨市市郊农电局有关领导和生产营业部门的认同,对电力企业进行计划拟定和生产运行均具有较高的指导和应用意义。


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