基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测

《基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测》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、工学硕士学位论文基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测杨明哈尔滨理工大学2016年6月国内图书分类号:TM73工学硕士学位论文基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测硕士研究生：杨明导师：韦琦申请学位级别：工学硕士学科、专业：信号与信息处理所在单位：电气与电子工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨理工大学2ClassifiedIndex:TM85DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringShorttermloadforecastingbasedonimprovedn

2、euralnetworkalgorithmforsmartgridCandidate：YangMingSupervisor：WeiQiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：SignalandInformationProcessingDateofOralExamination：June,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明；此处所提交的硕±

3、学位论文《基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕±学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除己注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研巧成果。对本文研巧工作做出贡献的个人和集体，均己在文中明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名；日期：２０１６年０６月日哈尔滨理工大学硕±学位论文使用授权书《基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研

4、究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可Ｗ公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于保密，在年解密后适用授权书。不保密□。请在１＾上相应方框内打Ｖ）（巧＇作者签名：＾日期：２０１６年０６月日］导师签名日期：２０１６年０６月日＾哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于

5、改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测摘要智能电网为建立了节约、无污染、安全可靠的自愈电网结构提供了方向。智能电网的研究利用已经成为欧美国家以及中国的发展战略，许多国家在智能电网的研究领域都取得了一定的成果。电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电计划的依据，是市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。短期负荷预测指的是周、日、小时等等短时间内的负荷预测，根据预测的负荷曲线的变化，可以提出各发电厂的日发电计划。风能、太阳能这些可再生能源的并网发电，是智能电网的结构的重要组成部分。在智能电网的情况下，用户的消费模式将

6、是显着的变化的，这一个显着的变化是，用户可以调整他们的消费模式在实时电价的基础上根据电能的需求。为了在智能电网环境下提高短期电力负荷预测的精度，本文提出了一种考虑实时电价影响的基于主成分分（PrincipalComponentAnalysis）遗传算法优化神经网络的短期符合预测。首先，在负荷预测研究中主要的是建立模型，本文参考了多方面的因素比如节假日、温度等等建立了模型。其次，主成分分析主要运用了降低维数的原理，当矩阵的维数降低了这样可以减少运算量，而且降低维数后的矩阵也包含了原矩阵的信息。再次，由于神经网络算法在运算过程中容易

7、陷入局部极小点，这样就选择了运用遗传算法对其进行优化，去除其这个缺点。最后，利用神经网络的高度非线性的优点以及遗传算法对神经网络进行了优化和PCA降低维数原理通过Matlab仿真训练得到预测结果。实验说明，该方法具有较高的负荷预测精度。关键词实时电价；主成分分析；遗传算法；BP神经网络；短期负荷预测-I-哈尔滨理工大学工学硕士学位论文ShorttermloadforecastingbasedonimprovedneuralnetworkalgorithmforsmartgridAbstractTherealizationofsm

8、artgridhasbroughtprofoundchangesanddevelopmenttothetraditionalpowergrid.Smartgridprovidesadirectionfortheestablishmentoftheselfheal