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《基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)畢業(yè)論文》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)畢業(yè)論文1緒論1.1選題的目的和意義電力工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著舉足輕重的作用。多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)告訴我們，如果電力工業(yè)的發(fā)展速度能夠滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)的需要，就會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展；否則，就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的供需矛盾，阻礙國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。隨著現(xiàn)代工業(yè)和農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展及人民生活水平的日益提高，社會(huì)對(duì)電力的需求量越來(lái)越大。為了滿足日益增大的電力需求，必須不斷擴(kuò)大電力系統(tǒng)的規(guī)模。由于電力工業(yè)的發(fā)展不僅需要消耗巨大的投資和一次能源，而且對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的其它部門(mén)
2、也會(huì)產(chǎn)生巨大的影響，合理的進(jìn)行電力系統(tǒng)規(guī)劃不僅可以獲得巨大的經(jīng)濟(jì)效益，也會(huì)獲得巨大的社會(huì)效益。相反，電力系統(tǒng)規(guī)劃的失誤會(huì)給國(guó)家建設(shè)帶來(lái)不可彌補(bǔ)的損失。因此，對(duì)電力系統(tǒng)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行研究，以求最大限度地提高規(guī)劃質(zhì)量，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義，而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的第一步就是要做好負(fù)荷預(yù)測(cè)。負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃建設(shè)的依據(jù)。負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度將直接影響到投資、網(wǎng)絡(luò)布局和運(yùn)行的合理性，因此，負(fù)荷預(yù)測(cè)在規(guī)劃中顯得尤其重要。若負(fù)荷及電量預(yù)測(cè)不足，電網(wǎng)的發(fā)展便不能適應(yīng)實(shí)際發(fā)展的需要，無(wú)法滿足用戶正常用電需求，甚至還可能缺電。另
3、一方面，若負(fù)荷及電量預(yù)測(cè)過(guò)高，則又會(huì)導(dǎo)致一些過(guò)多而不能充分利用的設(shè)備，從而引起投資的浪費(fèi)?？傊?，負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度高低直接關(guān)系到各方利益，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)工作的水平已成為衡量一個(gè)電力企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志之一，尤其在我國(guó)電力事業(yè)空前發(fā)展的今天，用電管理走向市場(chǎng)，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的解決已經(jīng)成為電力行業(yè)人員面臨的重要而艱巨的任務(wù)。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是以準(zhǔn)確的歷史數(shù)據(jù)和調(diào)查資料為依據(jù)，從用電量的歷史和現(xiàn)狀出發(fā)，用科學(xué)的方法預(yù)測(cè)未來(lái)電力系統(tǒng)負(fù)荷的發(fā)展趨勢(shì)和變化規(guī)律的科學(xué)。根據(jù)預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度，一般將負(fù)荷預(yù)測(cè)分
4、為長(zhǎng)期、中期和短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)主要指預(yù)測(cè)未來(lái)一天或一周內(nèi)各個(gè)整點(diǎn)的負(fù)荷曲線，主要用于制定系統(tǒng)的生產(chǎn)計(jì)劃，安排系統(tǒng)的短期運(yùn)行方式、進(jìn)行電力調(diào)度以及離線安全分析等。59傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)都是人工完成的。預(yù)測(cè)人員通過(guò)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，采用一定的預(yù)測(cè)算法加以計(jì)算，得到預(yù)測(cè)結(jié)果后，結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)加以修正，形成最后發(fā)布的預(yù)側(cè)數(shù)據(jù)。在整個(gè)過(guò)程中，歷史數(shù)據(jù)的選擇，預(yù)測(cè)算法的選用和預(yù)測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)，都會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生很大的影響，預(yù)測(cè)的精度難以保證。因此，電力企業(yè)迫切需要建立自己電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng).這種系統(tǒng)必須能夠結(jié)合企業(yè)
5、現(xiàn)有的資源，能夠克服人工預(yù)測(cè)的各種弊端，不僅要有較高的預(yù)測(cè)精度，還要有自動(dòng)化和智能化的特性。本文研究的基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，就是一個(gè)能夠滿足以上需要的系統(tǒng)。通過(guò)應(yīng)用該系統(tǒng)可以避免過(guò)去人工預(yù)測(cè)的盲目與隨意，使電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的結(jié)果更加準(zhǔn)確，為電力調(diào)度提供更好的參考依據(jù)。它不僅可以盡量降低電力短缺所帶來(lái)的危害，還能為電力企業(yè)帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)效益。因此，本文的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。1.1本課題的研究現(xiàn)狀負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究已有幾十年的歷史，國(guó)內(nèi)關(guān)于負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究已出現(xiàn)了許多種方法，目前，國(guó)內(nèi)發(fā)
6、表的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)較多，所采用的預(yù)報(bào)方法和到達(dá)的預(yù)報(bào)精度也各有不同。綜合起來(lái)主要可分為以下三類。1）傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型法。這是一種二十世紀(jì)九十年代以前常用的方法。主要包括時(shí)間序列法和回歸分析法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、要求的歷史數(shù)據(jù)少。由于是基于統(tǒng)計(jì)模型，不易全面地考慮天氣因素、突發(fā)事件等對(duì)于負(fù)荷的影響，因此預(yù)測(cè)精度低。2）專家系統(tǒng)法。即充分利用有經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)行人員的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和推斷規(guī)則來(lái)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)，然而，把專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)等精確地表達(dá)并轉(zhuǎn)化為一系列規(guī)則，則往往是很困難的，而且建立專家系統(tǒng)的工作
7、量要比一般預(yù)報(bào)算法大得多。3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意逼近非線性函數(shù)的特性，負(fù)荷變化是與諸多因素有關(guān)的一個(gè)非線性函數(shù)，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，是抽取和逼近負(fù)荷變化曲線并進(jìn)行負(fù)荷預(yù)報(bào)的有效方法。近十年來(lái)，國(guó)外報(bào)道的相關(guān)文獻(xiàn)主要是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法圍繞提高或改善負(fù)荷預(yù)報(bào)的精度來(lái)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)報(bào)研究。最具代表性的是美國(guó)研制的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)器，它包含有兩部分預(yù)測(cè)：一部分預(yù)測(cè)基本負(fù)荷；而另一部分預(yù)測(cè)負(fù)荷變化，這部分考慮了短期內(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)
8、果。該預(yù)報(bào)器具有較好的自組織自適應(yīng)特性，已在美國(guó)，加拿大的35家電力公司采用。59于是，有學(xué)者開(kāi)始將各種智能化算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法、最小絕對(duì)值濾波算法等用于在受到諸如氣象變化、經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化等隨機(jī)因素干擾情況下的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)。由于電力系統(tǒng)的負(fù)荷受眾多不確定因素的影響，是典型的灰色系統(tǒng)，運(yùn)用灰色系統(tǒng)來(lái)分析眾多不確定因素與電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的關(guān)聯(lián)度已經(jīng)運(yùn)用廣泛，但如何準(zhǔn)確定量描述，以何種準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行不確定因素的人工修整仍是一個(gè)難題，所以，通常很多地區(qū)很
