基于神经网络粒子群优化算法的地区负荷预测研究

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1、分类号UDC密级编号江薄大擎工程硕士学位论文基于神经网络粒子群优化算法的地区负荷预测研究ResearchonLoadForecastingUsingParticleSwarmOptimizationofNeuralNetwork指导作者教师姓名莫付江刘澎涛申请学位级别工程硕士学科(专业)电气工程论文提交日期2014年4月论文答辩日期2014年6月学位授予单位和日期江苏大学2014年6月答辩委员会主席评阅人独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己注明引用的内

2、容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名．训M耖年月日学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时

3、授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布(包括刊登)授权江苏大学研究生院办理。本学位论文属于不保密口。学位论文作者签名：刈川圪P／年月吕II指导教师签名：年月曰江苏大学工程硕士学位论文摘要地区电网负荷预测按照周期时间长短分为长期负荷预测、中期负荷预测和短期负荷预测。相比而言短期负荷预测对地区电网调度控制部门合理安排电网运行方式、运行计划等起着关键性的作用。从大的方面

4、说，对提高地区电网的供电质量，保证电网系统的安全、可靠、经济运行，降低整个电网系统的运行成本，实现发电侧的节能降耗。本文首先从研究地区电网系统中的用电组成负荷特性，从一年中用电负荷周期变化到一个月期间的变化特点进行了分析；从用电负荷一周的变化情况到每一天的变化情况都进行了详细分析。对于环境温度这一对用电负荷变化起到关键作用的参数进行了深入研究，根据从地区电网调度部门获取的电网负荷样本数据进行了筛选。随后简单介绍神经网络理论，选取BP学习算法的预测模型进行负荷预测。介绍了近年来比较流行粒子群算法(PSO)，采用PSO算

5、法能够不断迭代寻优，从而获得最佳的权值和阈值的特点对BP学习算法预测负荷模型进行优化处理，使得对地区电网负荷的预测取得了很好的效果。关键词：负荷预测；神经网络；算法模型基于粒子群算法优化的BP神经网络在地区短期负荷预测中应用AbstractRegionalpower面dloadforecastinginaccordancewiththeperiodlengthisdividedintomidlongtermloadforecasting，loadforecastandtheshort-termloadforecast

6、ing．Andshort—termloadforecastingplayakeyroleinreasonablearrangementofpower鲥doperationmodeandoperationplanforregionalpowergridschedulingcontroldepartment．Moreover，ithelpstoimprovetheregionelectricalnetworkpowersupplyquality,guaranteesafe，reliableandeconomicopera

7、tionofpowergrid，reducetheoperationcostofthewhole西dsystem，realizethegenerationofsavingenergyandreducingconsumption．Thispaperanalysisresearchinregionalpower鲥dsystempowerloadcharacteristicinthepowerloadcyclechangeinthewholeyearandeverymonth．Fromtheloadchangestoeve

8、rydayoftheweekthechangesaleanalyzedindetail．Forenvironmentaltemperaturechangethispairofelectricityloadplayakeyroleintheparameterswerestudied，accordingtotheregionalpowergrids