電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

摘要第1章緒論1.1研究的背景方面取得了空前的成功。北美洲有35個(gè)大發(fā)電系統(tǒng)(公司),根據(jù)天氣預(yù)報(bào)、工業(yè)和居民史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)得到若干數(shù)據(jù)對(duì)，進(jìn)一步由最優(yōu)模糊邏輯系統(tǒng)建立短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)模第2章影響及原理2.1短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響2.1.4電網(wǎng)在執(zhí)行轉(zhuǎn)運(yùn)業(yè)務(wù)時(shí)2.2電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義2.3.2預(yù)測(cè)的條件性2.3.3預(yù)測(cè)結(jié)果的多方案性(1)相似性原理(2)連續(xù)性原理(3)相關(guān)性原理(4)規(guī)律性原理現(xiàn)實(shí)際電力負(fù)荷曲線是有規(guī)律的。例如在晚上12點(diǎn)后至早晨8點(diǎn)前存在一個(gè)電力負(fù)荷低谷點(diǎn)。在早晨8點(diǎn)上班后至下午6點(diǎn)下班前，大部分電力設(shè)備運(yùn)行，則存在電力負(fù)荷的高第3章負(fù)荷預(yù)測(cè)相關(guān)理論知識(shí)3.1電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的定義未來(lái)電力需求量(功率),也就是確定電力系統(tǒng)發(fā)點(diǎn)設(shè)備和輸送容量。未來(lái)用電量(能量),主要是用來(lái)選擇機(jī)組，確定電源結(jié)構(gòu)和原料計(jì)劃等。3.2電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的分類部分考慮了短期內(nèi)氣候條件(溫度、濕度)。兩部分的自適應(yīng)組合便是最終的預(yù)報(bào)結(jié)果。第4章電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法4.1短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法回顧變量，建立趨勢(shì)模型y=f(t)。當(dāng)有理由相信這應(yīng)用趨勢(shì)外推法有兩個(gè)假設(shè)條件：1)假設(shè)負(fù)荷沒(méi)有跳躍式變化；2)假定負(fù)荷的發(fā)展中期負(fù)荷預(yù)測(cè)。優(yōu)點(diǎn)是：預(yù)測(cè)精度較高，適用于在中、短期預(yù)測(cè)使用。缺點(diǎn)是：1)規(guī)劃水平年的工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值很難詳細(xì)統(tǒng)計(jì)；2)用回歸分析法只能測(cè)算出綜合用電負(fù)荷的發(fā)展(1)可以模仿人腦的智能化處理；(2)對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有自適應(yīng)功能；(3)具有信息記憶、自主學(xué)習(xí)、知識(shí)推理和優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn)。(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程通常較慢，對(duì)突發(fā)事件的適應(yīng)性差。4.2短期負(fù)荷特性概述性變化描述日平均負(fù)荷變化規(guī)律，而周期變化描述以24小時(shí)為周期的變化規(guī)律。典型負(fù)異?；蛱厥馐录?fù)荷分量使負(fù)荷明顯偏離典型負(fù)荷特性，如政治事件、系統(tǒng)故障、限電、特別電視節(jié)目等。由于這類事件的隨機(jī)性，需要由調(diào)度人員參與判斷。在各種負(fù)荷預(yù)隨機(jī)負(fù)荷分量是負(fù)荷中的不可解釋成分，可通過(guò)負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型和算法來(lái)考慮這些隨機(jī)負(fù)荷分量。例如，在時(shí)間序列法中，將剩余的殘差，即為各時(shí)刻的隨機(jī)負(fù)荷變量，