基于智能控制的短期电力负荷预测方法研究与应用

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1、华北电力大学(北京)硕士学位论文摘要随着电力工业市场化进程的加快，电力系统短期负荷预测精度的好坏直接影响到产业部门的经济效益，是现代电力系统运行研究中的重要课题之一。人工神经网络法作为近几年研究最热的智能预测方法，其中网络模型的合理与否是提高短期负荷预测精度的关键所在，目前关于这方面的研究还缺乏成熟的理论依据。本文首先以实例为背景，深入研究了神经网络的模型建立问题，并提出了较为适用的建模方法和应遵循的原则；然后针对历史数据中异常数据的处理，本文提出了一种新型而有效的异常数据预测修正法，即利用预测时刻以前的最新负荷

2、相关信息来修正异常数据。实验表明，其预测精度孵显高于常规的异常数据处理方法；最后，本文编制了一套《电力系统短期负荷预测软件》，并将该软件应用到巴盟地区的实际电网中，得到了令人满意的预测结果。关键词：短期负荷预测，人工神经网络模型，异常数据处理Withtheaccelerationofpowerindustrymarketingprocess，theaccuracyofshort-termloadforecasting(STLF)inpowersystemisdirectlyrelatedtotheeconomic

3、benefitofindustrialdepartment．STLFisakeyprobleminmodempowersystemoperationresearch．Inrecentyears，artificialneuralnetwork(ANN)hasbecomeoneofthemostpopularintelligentforecastingmethods，andANNmodelisextremelyimportanttoimprovetheforecastingaccuracy,butunfortunat

4、ely,thereisnomaturetheoryconcerningthisproblem．Thediscussionisseparatedintothreemainpartsinthispaper．Firstly，ithasmadeadeepresearchintoANNmodelingproblem，thensummarizedasetofmodelingmethodandprinciple；secondly,aimingatthedisposalofhistoricabnormaldata，anewmet

5、hodnamedabnormal—dataforcastingadjustmentisproposedinthispaper,whichhasbeenprovedtobemoreaccuratethanfashionalmethods；lastly，thispaperdesignedaSTLFsoftware，whichhasbeenusedinBamenggridandtheresultiscomparativelysatisfying．FengYing(ElectricPowerSystemandAutoma

6、tion)Directedbyprof．LiuZongqiKEYWORDS：short-termloadforecasting，modelofartificialneuralnetworks，abnormal-datadisposal声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于智能控制的短期电力负荷预测方法研究与应用》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北

7、电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：姿塞日期：!i：!：2学位论文作者签名：盟基日期：!!：!：』关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在

8、不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名冯筵日期：!坚2毒毕北电力大学(北京)硕_}学位论文第一章绪论近年来，大停电多是因非预计负荷而引起，因切负荷不果断丽扩大的。尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，负荷预测已成为电力交易中重要的数据源，为电力公司制订发电计划、检修计划、电价报价及电网规划提供数据。随着能源