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时间:2019-03-13
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1、 ̄ ̄ ̄单位代码10602I学号2012011569分类号TTP183密级公开GUANGXINORMALUNIVERSITY硕击学化冷文基于模糊神经网络的短期电为负荷预测The-ShortTermElectricalLoadForecastBasedonFuzzyNeuralNetwork学院:电子工程学院专业:电子科学与技术研究方向:人工神经网络年级:2012级研究生:张瑞冬指导教师:曾上游教授完成日期:2015年4月基于模糊神经网络的短期电
2、力负荷爾测专业違称:电子科学与技术申请人:张瑞冬指导教师:曾上游教授论文答辩委员会主席:委貢:■ifi吗参广西师范大学硕±学位论文基于模糊神经网络的短斯电力负荷预测研究生:张瑞冬导师:曾上游专业:电子科学与技术:2012研究方向:人工神经网络和电力负荷预测年级级摘要""2011年国家制定的十二五规划中提出要深入贯彻节约能源资源和保护环境的基本国策,智能电网建设和电网改造是其中的重要任务。短期电力负荷预测是智能电网建一项重要工作,它直接影响发电厂的电力生产调度设和电力系统运行调
3、度管理中的,是保证电力系统安全稳定经济运行的重要基础,为提高电力的社会和经济效益提供了重要的信息保障。因此,对短期电力负荷预测的精度要求也越来越髙。目前,工神经网络来进对短期电力负荷的预测方法有很多种,其中适用最广是用人行预测。人工神经网络因其具有非线性和学习等特点能有效提高预测的精度,但也存在收敛慢和易发生震荡等缺点。因此,本文采用了结合模糊逻辑控制和人工神经网络两方面优点的模糊神经网络来,并针对BP神经网络的缺点进行改进,使预测的精度得到提高进行短期电力负荷预测。本文首先综述了电力负荷预测的概念、方法和国内外
4、研究现状;其次简明的介绍了人工,特别是对BP神经网络的结构设计神经网络和模糊逻辑控制理论、运算流程、参数选择和缺点改进与模糊逻辑控制的隶属函数进行了深入的研究;接着通过MATLAB仿真,并根据其强大的数据处理能力软件构建模糊神经网络预测模型,利用某电网的负荷数据进行学习训练;最后用可视化编程软件VisualBasic开发了基于模糊神经网络的短期电力负荷预测软件包。本文将模糊神经网络用于短期电力负荷预测并采用不同円期的相同时间负荷数据处理方法。通过对比改进神经网络和模糊神经网络的预测精度W及与其他基于模糊神经网一
5、络进行短期电力负荷预测的研究文章进行对比分析,表明本文所用方法在定程度上提高了预测精度,且可操作性强,具有重要的实用价值。ij人工神经网络模糊神经网络BP神经网络关键词:电力负荷预现;MATLAB;;;I广西师范大学硕j:学位论文The-ShortTermElectricalLoadForecastBasedonFuzzNeuralyNetworkCandidate:ZhangRuidongMentor:Prof.ZengShangyouMaor:ElectronicScie
6、nceandTechnolojgyResearchArea:ArtificialNeuralNetworkandElectricalLoadForecastGrade:2012Abstract""-I打2011thetwelfthFiveYearPlanfonmilatedbthestateroosed1;ofurther,yppttttEnttttimlemenhebasicsaeolicoferonservationandProecheEnvironmenand
7、ppygyC,tt.了i打telligenowerridconstructio打a打dtransformaio打ofowerridsareimortanttaskshepggppsr-hottermelectricalloadforecastwhichwilldirectlafecttheowerroductio打and,yppdisatchinofowerlantisanimortantworkofintellientowerridconstructionand化
8、epgpp,pgpgmanagementofoperatinganddispatchingofelectricpower
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