基于气象因素敏感模型的短期电力负荷预测

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1、2011年4月I5日现代电子技术Apr．2011第34卷第8期ModernElectronicsTechniqueVo1．34NO．8基于气象因素敏感模型的短期电力负荷预测朱继萍(西安文理学院机电工程系，陕西西安710065)摘要：为了充分考虑地区电网短期负荷易受气象因素影响的特点，提出了一种具有天气敏感性的基于快速BP算法的神经网络预测模型，模型中合理地考虑了影响负荷变化的主要气象因素，使其能够适应天气的变化通过对成阳地区电网的仿真预测，证明了天气因素敏感模型应用于地区电网短期负荷预测后使预测精度明显提高，故建立的模型是可行和有效的。关键词：人工神经网络；短期电力负荷预测；

2、天气敏感性模型；气象因素中图分类号：TNgl9-34；TM715文献标识码：A文章编号：1004—373X(201】)08—0124—03Short—termPowerLoadForecastingBasedonWeatherFactorsSensitiveModelZHUJi—ping(DepartmentofMachineryandElectronEngineeringXi’anUniversityofArtsandScience，Xi’an710065。China)Abstract：InordertOconsidertheproblemthatshorttermpowe

3、rloadiseasilyinfluencedbyweatherfactor，aneuralnet—workforecastingmodelwithweathersensitivit3，basedonfastBPalgorithmispresented．Themainweatherfactorsareconsideredinthemodel，whicharesuitableforthechangeofweather．Simulationresultsshowthattheweatherfactorssensi-tivemodeappliedtOshortterm】oadfor

4、ecastingofpowersystemisfeasibleandeffective，anditsforecastingresultsismoreaccuratethanthetraditionalmethod．Keywords：artificialneuralnetwork；short-termpowerloadforecasting；weatherfactorssensitivitymodel；weatherfactors确量化和估测气象因素的影响，本文采用带有自适应优0引言势的人工神经网络预测方法，并且将气象预测与负荷预短期负荷预测是电力系统优化调度(如机组最优组测相

5、结合，把各种气象因素归结为气象负荷因子，作为合，经济调度，最优潮流计算等)的基础工具，是电力企神经网络的一个输入，充分考虑天气因素对地区短期业日常经营管理工作的重要组成部分，准确的短期负荷负荷的影响，建立了一种具有天气敏感性的基于快速预测是电网调度机构制定发供电计划和做好电网供需BP算法的神经网络预测模型对地区短期电力负荷进平衡的关键，它有助于系统运行人员高效地预估电能的行预测，并从神经网络的结构设计、气象数据的量化、训生产输送，分配以及消费情况，制定出经济合理的发电练样本的选取等几个方面进行探讨。方案。目前比较成熟的传统预测方法可分为回归分1神经网络的结构[3析法、时间序列

6、方法、线性外推法等。这几种方法具有神经网络的结构选择至关重要，直接关系到预测模模型简单，需要的历史数据少等优点，但仅仅着眼于对型建立的合理性和预测精度。考虑到短期负荷预测的历史数据的整理、辨识，只能得到大致的负荷随时间的非线性程度较高，所以采用三层网络。选用有一个隐含变化规律，对于天气变化对负荷的影响却很难估计。在层的BP网络进行短期负荷预测。图1是本文用于预运行实践中这些方法用于正常类型的负荷已能初步满测的BP网络模型。足要求，一旦气候变化，以上基本方法预测结果便会与实际产生较大的差距。近几十年来，以人工神经网络为代表的智能技术由于其具有的非线性映射能力和强大的自学习、自适

7、应能力，在负荷预测中得到了越来越多的应用[：2]。影响短期负荷预测的气象因素难以量化和估测，因为它的随机恺：和非线性都极强l_6。]。为了精收稿日期：20101卜23图1BP网络模型基金项目：西安文理学院专项科研基金资助项日(自然科学)BP网络是一种非线性映射的多层前馈高级人工神(KY(；2008l6)第8期朱继萍：基于气象因素敏感模型的短期电力负荷预测125经元网络，理论上可以映射任意复杂的非线性关系。取L^『一二(1)．Tmax—一个隐含层，输入层为对负荷有影响的一些相关因素，输出为待预测的负荷，节