【摘 要】
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“十一五”期间,国民经济继续保持平稳快速发展,面对电力负荷增长压力和电力体制改革的新形势,保证电网安全、稳定和经济运行成为电力系统的首要任务。负荷预测为合理安排电
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“十一五”期间,国民经济继续保持平稳快速发展,面对电力负荷增长压力和电力体制改革的新形势,保证电网安全、稳定和经济运行成为电力系统的首要任务。负荷预测为合理安排电源和电网的建设进度提供宏观决策的依据,而母线负荷预测可用于电网动态状态估计、安全稳定分析、无功优化、厂站局部控制和电力系统运行方式预测等方面,为电网日前安全校核与节能发电调度工作提供了有力的技术支持,提高了电网调度的精细化、智能化水平。论文在对负荷预测基本概念介绍的基础上,对母线负荷的定义、构成、特点和预测方法等做了全面深入的阐述,并针对母线负荷的自身主要特点,即负荷变化的趋势不明显和负荷变化的模式易变,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的预测方法。该方法用粒子群优化算法来优化神经网络的初始权值,克服了BP神经网络易陷入局部极小值、收敛速度慢和泛化性差等缺点。应用该方法对湖南某变电站的母线负荷进行预测,结果表明该方法能提高母线负荷预测精度和改善预测的泛化性。论文以现已完成的省地一体化负荷预测与管理平台为背景,在对母线负荷预测理论的综合叙述和预测方法详细阐明的基础上,构筑了一套基于J2EE的母线负荷预测系统的设计方案,详细介绍了系统的核心模块功能和实现方法,解决了当前母线负荷预测应用软件功能单一、可操作性不强、平台封闭、计算性能低和缺乏规范化的管理功能等问题。该系统的成功开发,对实现母线负荷预测具有重要的实用价值,将成为调度部门进行相关工作的强有力的辅助工具。
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