电力系统短期负荷预测的研究 优秀论文 定稿.docx

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1、电力系统短期负荷预测的研究目录屮文摘要错误！未定义书签。英文摘要错误！未定义书签。1电力系统负荷预测综述31.1引言31.2电力系统负荷预测的含义41.3电力系统负荷预测的意义41.4电力系统负荷预测的现状51.5电力系统负荷预测的程序51.6本文的主要工作62电力系统短期负荷预测的研究方法72.1经典预测方法72.2现代负荷预测方法83人工神经网络概述113.1人工神经网络发展简史113.2人工神经网络模型113.3人工神经网络的工作原理123.4人工神经网络的特点133.5人工神经网络的发展趋势及研究热点143.6神经网络BP算法144电力系统短期负荷

2、预测建模及MATLAB实现184.1基于神经网络的电力系统短期负荷预测建模184.2电力系统短期负荷预测的MATLAB实现194・3不同负荷划分模式下的电力负荷预测254.4结果分析34结论35谢辞36参考文献37附录I归一化的安徽省某市1999年5月4口至6月21口负荷数据38附录II：数据归—•化MATLAB程序代码42附录III：BP算法MATLAB程序代码43电力系统短期负荷预测的研究摘要：随着我国电力事业的发展，电网管理日趋现代化和智能化。电力系统负荷预测问题的研究越来越引起人们的注意，成为现代电力系统运行研究屮的重要课题之一，是实现电力系统安全

3、、经济、高效运行的基础。对一个电力系统而言，提高电网运行的安全性和经济性，改善电能质量，无不依赖于精准的负荷预测。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，根据电力负荷的特点，在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上，本文介绍了三种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。首先根据实际经验将一周的7天分为不同类型；然后对历史负荷数据进行归一化处理；最后利用和应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测，并通过MATLAB编程语言来实现。关键词：短期负荷预测神经网络BP算法MATLABTheresearchontheshort-ter

4、mloadforecastingofelectricpowersystemAbstract:Withthedevelopmentofthestatepowersystem,theelectricnetworkmanagementmodernizesbydayandloadforecastingarousesincreasingmoreandmoreinterestsfromresearchers.Loadforecastingisfundamentaltoensuresafe,economicandefficientoperationofpowersyst

5、em.Forapowersystem,safeandeconomicoperationofpowergridaswellasgoodelectricqualitydependsoncorrectestimationofelectricload.Throughtheanalysisofalotofhistoricalloaddataandthecharacteristicsoftheloadofpowersystem,andconsideringfactorssuchasweathertemperature,daytype,actualhistoricall

6、oad,thispaperintroducesthreekindsofmethodoftheshort-termloadforecastingwhichisbasedontheBPneuralnetwork.Firstaccordingtothepracticalexperience,theauthordividesaweekintodifferenttypes.Andthenthehistoricalloaddataarenormalized.FinallyitmakesuseofthecorrespondingBPneuralnetworktofore

7、castshort-termloadinthenext24hours.AllofthealgorithmsarerealizedbytheMATLABprogramminglanguage.Keywords：Short-termLoadForecastingNeuralNetworkMATLABBPAlgorithm1电力系统负荷预测综述1.1引言电力负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全和可靠运行方而起着重要作用，它已经成为电力系统屮现代能量管理系统（简称EMS）的一个主要组成部分，尤其是短期负荷预测对于系统运行和生产费用具有非常重大的影响。电力系统

8、短期负荷预测是对未来1H至1周的负荷进行预测，主要用于机组优化组合