基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究

基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究

ID:35057202

大小:5.36 MB

页数:78页

时间:2019-03-17

基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究_第1页
基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究_第2页
基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究_第3页
基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究_第4页
基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究_第5页
资源描述:

《基于iga_pso径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究》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、考请、^葦loSou化ChinaUniversitofTechnogyy硕±学位论文基于IGAPSO径向基神经网络的微电网一_短期负荷预測M空;if’中iI—作者姓名-业式巧别与羣一学科专指导教师—院所在学期日论文提交—StudyOnShort-termMicro-gridLoadForecastingBasedOnIGA_PSORBFNeuralNetworkADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:XiongYuSupervisor:Prof.

2、LuoFeiSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号:TP391学校代号:10561学号:201320112606华南理工大学硕士学位论文基于IGA_PSO径向基神经网络的微电网短期负荷预测研究作者姓名:熊榆指导教师姓名、职称:罗飞教授申请学位级别:工学硕士学科专业名称:模式识别与智能系统研究方向:智能信息融合论文提交日期:2016年6月1日论文答辩日期:2016年6月9日学位授予单位:华南理工大学学位授予日期:年月日答辩委员会成员:主席:王聪委员:罗飞、肖兵、吴玉香、许玉格华南理工大学学位论文腺创性声明本人郑

3、M市明:所.耻交的论义化本人化巧帅的化巧她、Y化行剛%所‘'取巧的研究成果.换了文中特别加Wfc化JUlj的内巧外.本格4:个包听化柯其他个人或樂体己经发滚或撰叫的成取作品?对本it的研九贴!I!巧巧巧=巧的个人和张体,均己在文中站明确知式?1小明本人亢个:,怯化刊本卢巧的b恤后巧由本人承巧。作者裝名:載呵円期:兴《年如/。11学位论文版权使用授权书本学位论文作著完全了解学校荷关保留、使用举化论文的规巧,即:研究生在校巧读学位期间论文工作的知识产权单化廊华贿理了火学。学校有校保存并向巧家有关部口或机构送交论文的敎巧化和电了?版.化许学位

4、论文被查阅(除在保韶期内的保密论文外);学校可站公化巧化论文的全部或部分内容?,可W允许采用影印、缩印或邦官复制乎段保巧、汇编巧位论文…。本人电子文档的内容和纸頗论文的内容相致。本学位论文属于:□保密,在年解密后适用本授权书。-保密,时意巧校頤网.1;.发布,供校内师生和与学校有共尊协议的单位浏览;同意将本人学位论文提交中园学术期刊(化盘版)电子杂志社全文化版和编入CNKI《中国知巧资源总库》,传播学位论文的全部或部分内容。""(请在科上相应方框内打V):H作者签名:範飾]期:日指期导;教师签名:电了邮賴作者联电话:系

5、联系地址(含邮编)摘要微电网作为集成分布式电源的良好解决方案,非常契合当下中国电力工业的发展需求,是解决中国电力工业发展问题的优质潜在选择。短期负荷预测作为微电网系统调度的重要组成部分,其预测精度直接影响电力系统能否安全、经济、高效的运行。因此本课题对微电网系统的短期负荷预测进行研究具有重要意义。本课题以某海岛微电网系统为对象,深入分析了该地区的负荷时间序列特性,并建立了径向基函数神经网络的负荷预测模型。为确保负荷数据的可靠性,对数据进行了预处理,包括采用相似日选取法对缺失的数据进行了补全;鉴于传统一维空间异常数据辨识的局限性,对异常负荷数据进行了纵向与横向的平滑处理;对负

6、荷数据进行了归一化处理,避免了神经元出现饱和现象。为优化径向基神经网络参数引入了粒子群算法。针对粒子群算法可能会陷入局部最优解且收敛速度慢的缺陷,将遗传算法中的交叉变异思想,与免疫算法的记忆识别和免疫选择思想引入到粒子群算法中并对其进行改进,提出了免疫遗传粒子群(IGA_PSO)算法。利用IGA_PSO算法对预测模型的网络参数进行优化,实验对比表明优化的预测模型预测精度更高、收敛速度更快,且稳定性更好。考虑到上述静态预测模型的局限性,提出了将模糊控对其进行改进。将预测时刻的负荷的相对误差及误差率作为模糊控制器的输入,修正因子作为输出并对负荷预测结果进行调整,建立了动态预测模型。

7、实验表明,模糊控制改进的预测模型的预测精度更高,而且相对误差基本维持在3%以内,使得预测系统更具实用性。最后为了使预测系统具有较好的交互性,以Nodejs的Express为web框架、Redis内存数据库作为缓存、非关系型数据库MongoDB作为数据存储层,实现了短期负荷预测的web集群模块。关键词:径向基神经网络;微电网;负荷预测;粒子群算法;遗传算法;免疫算法;模糊控制;IAbstractAsagoodsolutiontotheintegratedanddistributedpowers

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。