基于回声状态网络的超短期负荷预测

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1、工程硕士学位论文插图索引图2．12005．2009年12个月统调负荷曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．7图2．22013年5月负荷曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．8图2．3三日的负荷曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．8图2．4BP神经网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．15图2．5超短期负荷预测基本步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．17图3．1回声状态网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20图3．2Huber权重函数(k=1．345)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯25图3．3最小二乘

2、法和M估计结果图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27图3．4基于稳健回声状态网络的超短期负荷预测框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28图4．1训练阶段异常数据处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．31图4．2预测阶段异常数据处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．32图4．36月13日数据预处理对比图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．33图4．46月13日数据预处理局部放大图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．33图4．5负荷序列自相关函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．35图4．6输入二和输入三相关性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．38图4．76月

3、15日预测结果图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．39图4．86月15日平均相对误差直方图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．40图4．96月15日预测各步平均相对误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．40图4．106月和7月各步预测相对误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4l图4．116月和7月平均相对误差图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4l图4．126月负荷曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．42图4．137月负荷曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．42VII基于回声状态网络的超短期负荷预测附表索引表3．1稳健回

4、归常用的权重函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一26表3．2回归样本数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27表3．3最小二乘法和M估计参数估计结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27表4．1相关程度判断标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯34表4．2储备池参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．36表4．3BP神经网络参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯36表4．4两种输入的相关性系数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．：⋯⋯．．38表4．5三种输入下的预测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯39表4．66月15日三种方法的预测

5、结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．40表4．76月和7月预测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42VIII工程硕士学位论文1．1研究背景及意义第1章绪论随着世界经济的发展，能源需求量的持续增长，环境保护问题日益严峻，调整和优化能源结构，应对全球气候变化，实现可持续发展成为人类社会普遍关注的焦点，更成为电力工业实现转型发展的核心驱动力，智能电网成为全球电力工业应对未来挑战的共同选择⋯。我国国家电网公司在2009年5月提出我国建设坚强智能电网的发展规划，计划于2020年建成我国的“坚强智能电网”【2J。电力负荷预测工作作为电网管理部门主要的基础工作，涉及电力系统的规划与设计，电

6、力系统运行的经济性、可靠性和安全性，电力市场交易等多个方面。早期的电力负荷预测主要是电力系统中规划、计划、用电和调度等部门的基础工作，随着电力工业的市场化，负荷预测又成为市场交易和市场营销等部门的核心任务之一【3】。因此，准确的负荷预测对于制定经济优化的发电计划、制定经济合理的电力调配计划【4】、控制电网经济运营、降低旋转储备容量、保障生产和生活用电等方面具有重要的意义，是保证智能电网的安全性、经济性和优质性等的基本条件。总而言之，电力负荷预测对于电力系统的运行与管理，人民日常生活以及国民经济发展具有重要的意义。这些意义主要表现在如下几个方面：(1)负荷预测是电网规划和建设的依据，对国民经济

7、发展具有重要影响。俗话说“经济发展，电力先行”，电力的适当超前发展对于经济的发展起着重要的支撑作用，能够促进国民经济的发展。负荷预测作为电力系统发展和建设的基本依据，对电网的发展具有重要影响，因此也影响着国民经济的发展。在电力系统发展规划阶段，一般为中长期负荷预测。若负荷预测结果偏低，将会导致系统的规划装机容量、变电容量和输电规划等不足，从而无法满足社会的用电需求，甚至还可能缺电，从而制约当地经济的发展；反之