基于遗传算法的研究优化灰色幂模型中长期负荷预测的研究

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时间:2019-02-16

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要随着经济的快速发展,电力能源紧缺问题已成为制约经济发展的瓶颈。如何有效提高电力负荷预测精度是解决该问题的关键。中长期负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。它为用电计划管理、电网运行方式、机组安装检修计划、电力生产调度计划和人力资源需求平衡提供决策依据。准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全性和稳定性,降低发电的成本,增强供电可靠性,保证用电需求,从而有效地提高电力系统的经济效益和社会效益。因此,如何采用合理的电力负荷预测技术提高负荷预测精度是我们亟需探讨的问题。该问题的研究具有重要的理论价值和现实意义。本文在前人研究的

2、基础上,对中长期电力负荷预测的相关理论和负荷预测技术做了如下几方面研究:(1)对电力负荷预测的基本概念、电力负荷预测分类和电力负荷预测特点进行介绍。在此基础上,对电力负荷预测的基本程序进行了论述,并对电力负荷预测的经典技术和经验技术以及电力负荷预测的新技术进行了研究。(2)对灰色预测技术进行分析,指出了传统灰色预测模型存在的缺陷。文章对灰色系统理论的产生和发展进行介绍,对灰色系统的基本概念、基本原理和基本内容进行研究。在以上理论研究的基础上,文章对灰色预测技术方法以及传统GM(1,1)预测模型的建模步骤进行分析,指出模型预测中存在的缺陷,即分别从适用范围和历史数据预处理角度

3、分析了预测精度不高的原因,提出改进预测模型本身以及使用序列算子对历史数据进行处理的方法。(3)构建了基于遗传算法的灰色幂中长期负荷预测模型。首先对灰色幂预测模型的建模步骤进行详述。其次对如何提高灰色幂模型预测精度进行研究,得出历史数据预处理、时间响应函数参数以及灰色幂模型参数的选取是影响模型预测精确度的主要因素。针对以上问题,文章提出使用弱化缓冲算子对原始华北电力大学硕士学位论文数据进行预处理,同时采用遗传算法对模型两个参数寻优,找到与模型相匹配的、使得预测精度最高的参数,弥补了以往凭经验给出模型参数的不足,使灰色幂模型有更好的拟合效果。最后,建立了基于遗传算法的灰色幂预测

4、模型,并对模型的实现流程进行了详细论述。(4)对文章建立的基于遗传算法优化的灰色幂中长期负荷预测模型的模拟仿真效果进行检验。文章采用河北电网南网的历史负荷数据进行检验。经算例结果和算例误差分析证实,本文所建预测模型在中长期电力负荷预测应用中取得了良好的预测效果。关键词:中长期电力负荷预测;遗传算法;缓冲算子;灰色理论;灰色幂模型毒,n华北电力大学硕士学位论文Abs仃actWithrapiddevelopmentoft11eeconomy’theshortageofelec研cenergyhasbecomethebottleneckres仃ictingtlleeconomic

5、deVelopment.Howtoe任.ectiVelyimprovethepowerloadforecastingprecisionisthekeytosolVetheproblem.Mid.10ngtennloadforecastingisanimportantpartofthepowersystemplanning,anditisthefoundationofeconomicoperationofthepowersystem.Mid·longte珊loadforecastingprovidereliabledecision—makingbasisforelectric

6、ityplanmanagement,powernetworkoperationmode,installationmaintenancepIans,electricpowerconsnlJctionplanning,electricpowerproduction,powernetworkoperation,l≯id如ndbalanceandbalanceofhumanresourcedemandandsupply.Preciseloadforecastisbene6cialtoimprovethesaf.et),andstabilityofthepowergridoperat

7、ion,e伺盹ctivelyreducethepowergeneratingcosts,ensuretheelectricit),demand,soastoimprovetheeconomicbenefitandsocialbenefitofpowersystem.Howtoe仃-ectivelyimprovethepowerloadforecastingaccuracyisancriticalquestionwehavetodiscuss.Theresearchofthisproblemisofgreattheo

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