基于模糊神经网络的电力预测

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1、远程教育学院本科生毕业论文（设计）题目基于模糊神经网络的电力预测姓名与学号朱强714128202050年级与专业14秋华家池专本2班电气学习中心浙大校内直属学习中心（华家池）指导教师许诺浙江大学远程教育学院本科生毕业论文（设计）诚信承诺书1.本人郑重地承诺所呈交的毕业论文（设计），是在指导教师的指导下严格按照学校和学院有关规定完成的。2.本人在毕业论文（设计）中引用他人的观点和参考资料均加以注释和说明。3. 本人承诺在毕业论文（设计）选题和研究内容过程中没有抄袭他人研究成果和伪造相关数据等行为。4. 在毕业论文（设计）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法

2、律责任。  毕业论文（设计）作者：朱强                 2016           年10月29日论文版权使用授权书本论文作者完全了解浙江大学远程教育学院有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学远程教育学院可以将论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编论文。 毕业论文（设计）作者签名：朱强             2016          年10月29日浙江大学远程教育学院本科毕业论文（设计）摘要摘要自国家电力统计局、国家“十二五”计划提

3、出以来，已经有较长的时间。在这段时间里，我国大力倡导绿色、节能型能源的使用和开发。基于此，短期电力负荷预测是保障我国用电安全的大前提，但是目前传统的电力预测方式已经无法满足电力部门对电力负荷进行预测，因此，对于如何应用智能化的预测技术、改善现有的电力负荷预测手段、技术，进一步提高电力负荷预测的准确性、科学性、系统性，对于我国的电力负荷预测部门和研究单位来说是具有十分重要意义的。本文在分析了电力系统负荷预测的意义和方法之后，分析了影响因素，影响短期负荷预测准确度的因素较多，如该区域的历史负荷的变化趋势，此外还有受到一些非负荷因素的影响，比如气温、气象状况和运行方式等。本

4、文在研究模糊推理和神经网络的基础上，实现短期负荷预测，并能提高负荷预测精度。关键词：模糊神经网络；电力预测；电力负荷I浙江大学远程教育学院本科毕业论文（设计）目录目录摘要I第一章绪论1第二章电力负荷理论22.1电力负荷预测基本模型和方法22.2模糊逻辑理论概述22.3人工神经网络概述32.4模糊神经网络概述3第三章混合模糊神经网络相关数据处理方法53.1样本负荷数据的预处理53.1.1样本负荷数据的收集和处理53.1.2样本负荷数据的归一化处理53.2影响因素的模糊化处理63.3模糊神经网络模型的设计63.3.1网络层数的设计63.3.2网络节点数的设计6第四章负荷预

5、测结果及分析84.1预测模型计算一般步骤84.2一些注意事项9总结11参考文献12致谢13浙江大学远程教育学院本科毕业论文（设计）第一章绪论第一章绪论在传统的电力负荷预测模型中，由于数据统计的不精确、有效数据无法得以提取，导致了传统的数学和物理模型无法准确的、科学的反映电力系统负荷波动特性的问题，而后，经过我国科学家的大力验证和研究，借鉴了国外有关电力负荷预测的相关技术和理论研究，对我国的电力系统负荷预测技术进行了改善和优化，并且逐步引入人工智能方法（如专家系统方法，人工神经网络预测方法，模糊控制方法）有效地解决了电力系统中的不确定性，并且在电力系统的编制、系统的框架

6、设计、以及系统编程过程中充分考虑了系统中各种不确定的时变因素（如气象因素，季节因素，时变不确定因素）。模糊神经网络技术是一种先进的电力系统运行调度管理技术和措施，其良好的规避了人工神经网络收敛慢和易发生震荡的缺点，结合了模糊逻辑控制和人工神经网络两方面优点。12浙江大学远程教育学院本科毕业论文（设计）第二章电力负荷理论第二章电力负荷理论2.1电力负荷预测基本模型和方法电力系统负荷预测技术的发展一般可以分为两个阶段：第一为传统方法的阶段，该阶段从1970年代到1980年代，这一阶段主要是传统的统计数学方法应用于负荷预测技术，作为弹性系数法，单位能量法，时间序列法，指数平

7、滑法，回归分析法，灰色系法。第二为智能化阶段，随着现代信息技术的快速发展，专家系统方法，神经网络方法（人工神经网络），模糊预测方法（FuzzyLogicTheory）和组合模型预测方法作为智能方法的代表是广泛使用在负荷预测中GerbecD,GaspericS,SmonI,etal.Anapproachtocustomersdailyloadprofiledetermination[J].IEEEPowerEngineeringSocietySummerMeeting,Chicago,IL,USA,Piscataway:NJ,2009,1:587—59