bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)

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1、分類(lèi)號(hào):密級(jí):UDC:單位代碼:10078華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)BPNEURALNETWORKTOPREDICTTHESHORT-TERMPOWERLOAD研究生姓名:殷晶指導(dǎo)教師:孫美鳳教授專(zhuān)業(yè)名稱(chēng):流體機(jī)械及工程所在學(xué)院:電力學(xué)院2014年5月萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)立完成與誠(chéng)信聲明本人鄭重聲明:所提交的學(xué)位論文,是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下,獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的研究成果并撰寫(xiě)完成的。沒(méi)有剽竊、抄襲等違反學(xué)術(shù)道德、學(xué)術(shù)規(guī)范的侵權(quán)行為。文中除已經(jīng)標(biāo)注引用的內(nèi)容外,本學(xué)位論文中不包含其他人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果,也不包含為獲得華北水利水電大學(xué)或

2、其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)所使用過(guò)的材料。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體,均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名:保證人(導(dǎo)師)簽名:簽字日期:簽字日期:學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本人完全了解華北水利水電大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)華北水利水電大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容公開(kāi)和編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)提供檢索,并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段復(fù)制、保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文原件或復(fù)印件和電子文檔。(涉密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定)學(xué)位論文作者簽名:導(dǎo)師簽名:簽字日期:簽字日期:萬(wàn)方

3、數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)摘要隨著社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展,電力行業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱,然而電能不能大量保存,如果發(fā)出的電能大于負(fù)荷消耗,就容易造成能源的浪費(fèi)和環(huán)境的污染,電力負(fù)荷預(yù)測(cè)可以對(duì)電力系統(tǒng)電能供需平衡提供指導(dǎo),高精度的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)能為電力系統(tǒng)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供重要支撐。截至目前,世界各國(guó)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)所采用的方法不盡相同,相對(duì)于傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)有其特有的優(yōu)勢(shì),本文主要介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程以及其理論基礎(chǔ),理論上講單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任意的非線性映射,所以大多數(shù)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)采用單隱層模型,為了提高負(fù)荷

4、預(yù)測(cè)的精度,本文采用了含有雙隱層的BP網(wǎng)絡(luò)以及改進(jìn)型BP網(wǎng)絡(luò),并利用石家莊市無(wú)極縣的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù),通過(guò)MATLAB建立不同的模型來(lái)分別實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷預(yù)測(cè),并對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行對(duì)比與分析,得出相關(guān)結(jié)論。根據(jù)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)流程及輸出結(jié)果的分析,綜合考慮影響電力負(fù)荷的客觀因素,在文章的最后給出了改善電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的幾點(diǎn)意見(jiàn)和建議,為提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度提供了參考。關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);電力負(fù)荷預(yù)測(cè);神經(jīng)元節(jié)點(diǎn);改進(jìn)模型I萬(wàn)方數(shù)據(jù)華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文II萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTBPNEURALNETWORKTOPREDICTTHESHORT-TERMPOWERLOADABSTRACTWi

5、thsocialprogressanddevelopment,thepowerindustryhasbecomeanimportantpillarofChineseeconomicdevelopment,howeverelectricpowercannotbekeptlargely,iftheemittedpowerenergyisgreaterthanthecostoftheloadwillcauseenergywasteandpollutionoftheenvironmenteasily.Electricloadforecastcanprovideguidanceonelectri

6、cpowersupplyanddemandbalanceespeciallyhighprecisionofshorttermloadforecastcansupportpowersystemstabilityandeconomicoperation.Ascurrently,methodsadoptedbycountriesintheworldonthepowerloadforecastingisnotthesame.Comparedwithtraditionalloadforecastmethod,usingBPneuralnetworkonpowerloadforecasthasit

7、suniqueofadvantage.ThispapermainlyintroducesthedevelopmentofBPneuralnetworkanditstheory.Theoretically,BPneuralnetworkofContainingasinglehiddenlayercanapproximationarbitraryofnonlinearmap,somostpowerloadforecastusedsinglehidd

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