电力系统短期负荷预测的研究优秀论文定稿

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1、电力系统短期负荷预测的研究目录中文摘要错误!未定义书签。英文摘要错误!未定义书签。1电力系统负荷预测综述31.1引言31.2电力系统负荷预测的含义41.3电力系统负荷预测的意义41.4电力系统负荷预测的现状51.5电力系统负荷预测的程序51.6本文的主要工作62电力系统短期负荷预测的研究方法72.1经典预测方法72.2现代负荷预测方法83人工神经网络概述113.1人工神经网络发展简史113.2人工神经网络模型113.3人工神经网络的工作原理123.4人工神经网络的特点133.5人工神经网络的发展趋势及研究热点

2、143.6神经网络BP算法144电力系统短期负荷预测建模及MATLAB实现184.1基于神经网络的电力系统短期负荷预测建模184.2电力系统短期负荷预测的MATLAB实现194.3不N负荷划分模式下的电力负荷预测254.4結果分析34g论35谢_36㈣想37附录I归一化的安徽省某市1999年5月4日至6月21口负荷数据38附录II:数据归一化MATLAB程序代码42附录III:BP算法MATLAB程序代码43电力系統短期负荷预测的研究摘要:随着我国电力事业的发展,电网管理日趋现代化和智能化。电力系统负荷预测问

3、题的研究越来越引起人们的注意,成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一,是实现电力系统安全、经济、高效运行的基础。对一个电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,无不依赖于精准的负荷预测。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了三种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。首先根据实际经验将一周的7天分为不同类型;然后对W史负荷数据进行归一化处理;最后利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负份进行短期

4、预测,并通过MATLAB编程语言来实现。关键词:短期负荷预测神经M络BP算法MATLABTheresearchontheshort-termloadforecastingofelectricpowersystemAbstract:Withthedevelopmentofthestatepowersystem,theelectricnetworkmanagementmodernizesbydayandloadforecastingarousesincreasingmoreandmoreinterestsfrom

5、researchers.Loadforecastingisfundamentaltoensuresafe,economicandefficientoperationofpowersystem.Forapowersystem,safeandeconomicoperationofpowergridaswellasgoodelectricqualitydependsoncorrectestimationofelectricload.Throughtheanalysisofalotofhistoricalloadda

6、taandthecharacteristicsoftheloadofpowersystem,andconsideringfactorssuchasweathertemperature,daytype,actualhistoricalload,thispaperintroducesthreekindsofmethodoftheshort-termloadforecastingwhichisbasedontheBPneuralnetwork.Firstaccordingtothepracticalexperien

7、ce,theauthordividesaweekintodifferenttypes.Andthenthehistoricalloaddataarenormalized.FinallyitmakesuseofthecorrespondingBPneuralnetworktoforecastshort-termloadinthenext24hours.AllofthealgorithmsarerealizedbytheMATLABprogramminglanguage.NeuralNetworkMATLABKe

8、ywords:Short-termLoadForecastingBPAlgorithm1电力系统负荷预测综述1.1引言电力负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全和可靠运行方而起着重要作用,它已经成为电力系统中现代能量管理系统(简称EMS)的一个主要组成部分,尤其是短期负荷预测对于系统运行和生产费用具冇非常重大的影响。电力系统短期负荷预测是对未来1H至1周的负荷进行预测,主要用于机组优化组合、经济

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