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时间:2019-02-06
《智能负荷预测技术在电力系统中的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要短期负荷预测是电力系统调度中一项必不可少的工作。短期负荷预测在机组配额、功率调度和负荷管理中具有重要的作用。准确的负荷预测可以用低的电力系统运行费用来制定合适的调度计划,反之不准确的负荷预测将会提高电力公司的运行费用。尤其是在市场的环境下,准确就意味着效益。由于电力系统内负荷的复杂性及其进一步复杂化的趋势,各种传统的负荷预测技术越来越难满足电力部门对预测精度等方面的要求,实际工作要求开发出具有较高预测精度和智能水平的预测系统。本文的研究对象是广东省网的日负荷豳线。作者分析对比了各种传统的预测方法以及基于单一模型的智能化预测方法,并在基于点模式匹配的短期
2、负荷预测方法、节假日短期负荷预测方法以及短期负荷时间序列的混沌特性上作了一些研究工作。论文首先以人工神经网络短期负荷预测方法和基于模糊技术的短期负荷预测方法为例回顾和讨论了基于单一模型的智能化短期负荷预测方法,并作了一些改进。在以上研究工作的基础上进行了基于多模式思想的短期负荷预测方法研究,作为一种尝试,采用点模式匹配的策略首次提出了基于点模式匹配智能短期负荷预测的方法。从模式的角度看,负荷的变动也可以看成是模式的转换。基于点模式匹配的短期负荷预测方法,首先通过相关性分析找出输入输出数据关系以及各个输入数据占的权重;然后,由点模式匹配法求得各个输入数据下的
3、变换值;最后,由变换值、输入数据及其权重得到的短期负荷预测结果。考虑到现有的许多预测方法可对工作目的负荷预测取得较高的精度,但是由于节假日历史负荷数据的较少,这些方法在节假日的负荷预测上往往有一定的局限。论文提出了一种模式匹配和模糊修正相结合的节假日负荷预测方法,首先采用了一个模式匹配算法得到预测负荷曲线的主要特征形状,然后借助一个模糊修正系统对预测结果进行修正从而得到最终的预测结果。由于历史负荷时间序列负荷特性分析是许多预测短期负荷方法设计的基础,论文通过将短期负荷时间序列与典型的混沌系统在某些特性上进行对比的方法,对短期负荷时间序列的负荷特性进行分析。
4、最后,论文介绍了一个智能化短期负荷预测软件的组成以及各个功华南理工大学工学硕士学位论文能模块,然后对负荷预测结果分为平稳月份以及非平稳月份进行讨论。预测结果表明点模式匹配预测方法在平稳负荷月份和非平稳负荷月份都能取得较为理想的预测效果,其适应较好;基于单一模型人工神经网络、模糊逻辑系统和模糊专家系统负荷预测方法在平稳负荷月份上的预测效果较好,但是在非平稳负荷月份上的预测效果欠佳。从而说明了非平稳负荷月份上的广东省网可能存在多个负荷模式,采用基于多个预测模式的预测方法对其进行负荷预测是一种较好的选择。关键词:短期负荷预测;智能化负荷预测技术;人工神经网络;模
5、糊逻辑系统;模糊专家系统;点模式负荷预测方法;节假Et短期负荷预测;混沌;相空间重构技术IIABSTRACTABSTRACTShort—termloadforecasting(STLF)isabasicandnecessaryworkofpowersystemplanning.STLFisveryimportantforsetquota,powerplanningandloadmanagement.Accurateloadforecastingcanreduceoperatingexpensesformakingsuitableplans,incontra
6、st,inaccurateloadforecastingwouldincreasetheoperatingexpensesoftheelectriccompany,Especially,accuracymeansmoneyintheenvironmentofmarketeconomy.Withthesystembecomingmoreandmorecomplex,thetraditionalloadforecastingtechniquescannotsatisfytherequirementsgradually,SOmoreaccurateandinte
7、lligentloadforecastingsystemisexpected.InthiSthesis,thedailyloadcurvesofGuangdongprovincepowergridhasbeeninvestigated.Atfirst,theauthoranalyzesvarioustraditionalforecastingmethodsandsomeintelligentloadforecastingmethodsbasedonsinglemodel.Thensomeresearchworkhasbeendone,whichinclud
8、estheloadforecastingmethodbasedon
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