电力系统短期负荷预测方法的研究及应用 (3)

摘要

电力工业是国民经济的基础工业。随着我国产业结构完善和人民整体生活水平的改善，对电能的需求逐年加大，同时对电力质量的要求也越来越高，且由于电能生产和消费的同时性，对电网建设和布局提出了更高的要求。电力负荷预测是电网规划建设的依据和基础。随着电力工业在国民经济中扮演着越来越重要的角色，电力负荷的正确预测显得尤为重要。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，本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法，最后利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测，并通过MATLAB编程语言来实现。

关键词：短期负荷预测；神经网络；MATLAB

目录

摘要 I

引言 1

1、电力系统负荷预测综述 2

1.1电力系统负荷预测的含义 2

1.2电力系统负荷预测的意义 2

2、电力系统短期负荷预测的研究方法 3

2.1经典预测方法 3

2.1.1单耗法 3

2.1.2电力弹性系数法 4

2.1.3负荷密度法 5

2.1.4分类负荷预测法 6

2.2传统预测方法 6

2.2.1增长曲线方法 7

2.2.2回归分析法 7

2.2.3时间序列分析法 7

2.3智能预测方法 8

2.3.1专家系统法 8

2.3.2人工神经网络法 8

2.3.3模糊预测法 9

3、电力系统短期负荷预测的MATLAB实现 10

3.1电力系统短期负荷预测问题描述 10

3.2输入/输出向量设计 10

3.3短期负荷预测的BP网络设计 11

3.4网络训练 12

结论 15

参考文献 16

致谢 17