基于电力系统短期负荷预测技术的研究与实现

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1、华北电力大学（北京）硕士学位论文电力系统短期负荷预测技术的研究与实现姓名：王毅申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：吴克河20080301华北电力大学硕十学位论文摘要短期电力负荷预测作为能量管理系统EMS的重要组成部分，它不仅是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，也是进行电网市场化运营所必需的基本内容，其预测精度直接影响电网及各发电厂的经济效益。电力系统负荷的运行变化易受多方面影响，其中天气、节假日等特殊情况的影响十分重要，常用预测方法对其不能很好适应。本文在分析比较各种预测方法优缺点的基础上

2、，提出了一种考虑气象因素及日期类型的BP神经网络模型，并分析了样本数据处理中遇到的几个具体问题。最后，用面向对象语言设计和实现了这种预测模型，并通过实验对其进行了分析，验证了神经网络的优越性。关键词：短期负荷预测，BP，神经网络，模型ABSTRACTShort—termloadforecasting(STLF)isessentialpartofenergymanagementsystem．Itisnotonlythekeybasisforthedistributioncentertoensureoperatingsafelyan

3、deconomicallyandtoachievescientificmanagementinthegrid，butalsoanecessarycontentoftheelectricitymarketplaceoperationmanagement．Thepredictionaccuracyhasdirectinfluenceoneconomybenefitsofthegridandthepowerplants．Thechangeofpowersystemloadispronetobeaffectedbymanyfactors

4、，especiallyeffectsofweatherandvacation，whichcommonmethodsofloadforecastingcannotbeadaptedwell．Afteranalyzingtheadvantageanddisadvantageofcommonmethods，writerputforwardanewpatternofBack—Propagationneuralnetwork，whichconcernswiththefactorofweatherandtypeofdateanddetail

5、sindataprocess．Finally,thearticledesignedandimplementedthepatternbyObject·Orientedprogramminglanguageandanalyzedtheperformancethroughtheexperiment．WangYi(computersicenceandtechnology)Directedbyprof．WuKeheKEYWORDS：short-termloadforecasting,backpropagation，neuralnetwor

6、k，pattern华北电力大学硕十学位论文摘要短期电力负荷预测作为能量管理系统EMS的重要组成部分，它不仅是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，也是进行电网市场化运营所必需的基本内容，其预测精度直接影响电网及各发电厂的经济效益。电力系统负荷的运行变化易受多方面影响，其中天气、节假日等特殊情况的影响十分重要，常用预测方法对其不能很好适应。本文在分析比较各种预测方法优缺点的基础上，提出了一种考虑气象因素及日期类型的BP神经网络模型，并分析了样本数据处理中遇到的几个具体问题。最后，用面向对象语言设计和实现了这种

7、预测模型，并通过实验对其进行了分析，验证了神经网络的优越性。关键词：短期负荷预测，BP，神经网络，模型ABSTRACTShort—termloadforecasting(STLF)isessentialpartofenergymanagementsystem．Itisnotonlythekeybasisforthedistributioncentertoensureoperatingsafelyandeconomicallyandtoachievescientificmanagementinthegrid，butalsoanec

8、essarycontentoftheelectricitymarketplaceoperationmanagement．Thepredictionaccuracyhasdirectinfluenceoneconomybenefitsofthegridandthe