【摘 要】
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在电力行业不断发展,电网智能化水平持续提高的过程中,用户对电能提出了更高的要求,电力负荷预测的重要性也日益凸显。较高精度的电力负荷预测是保障电网安全稳定运行的前提。传统的负荷预测方法如回归分析法等,其精度较低,预测的实时性也较差。本文以提高短期电力负荷预测精度为研究目的,针对目前存在的问题,基于国内外的理论基础和研究成果并对其进行改进,结合已有的数据进行短期负荷预测的实验仿真,对以下内容进行了研究
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在电力行业不断发展,电网智能化水平持续提高的过程中,用户对电能提出了更高的要求,电力负荷预测的重要性也日益凸显。较高精度的电力负荷预测是保障电网安全稳定运行的前提。传统的负荷预测方法如回归分析法等,其精度较低,预测的实时性也较差。本文以提高短期电力负荷预测精度为研究目的,针对目前存在的问题,基于国内外的理论基础和研究成果并对其进行改进,结合已有的数据进行短期负荷预测的实验仿真,对以下内容进行了研究:首先,对多种电力负荷预测研究方法及径向基神经网络和需求响应的研究现状予以阐述,总结当前短期负荷预测所存在的问题。其次,结合电力负荷的特征、传统的电力负荷分类,以及温度、天气、日类型等对电力负荷的影响,对原始数据进行缺失数据、异常数据的水平和垂直处理。随后构建考虑需求响应综合影响因素的径向基神经网络短期电力负荷预测模型。通过半梯形隶属度函数,解决用户响应模糊的问题,把需求响应精度量化后的结果引入到径向基神经网络模型中。在考虑需求侧响应的情况下,RBF模型在预测方面具有良好的表现。针对径向基神经网络初始参数的设置问题,进一步采用人工蜂群算法（ABC算法）对模型予以优化,把ABC算法产生的最优解作为径向基神经网络的初始参数,结合两种算法建立ABC-RBF模型。通过对模糊理论的研究,找出其与人工神经网络的结合点。利用隶属度函数,对ABC-RBF神经网络的输入信息予以模糊分类,从而提高负荷预测的分类精度。将优化后的模糊ABC-RBF神经网络模型在考虑需求响应影响因素后应用到负荷预测的实例中,然后和经典的RBF神经网络算法展开对比分析。本文通过对以上内容的研究,针对短期电力负荷预测这一问题,将径向基神经网络、人工蜂群算法、模糊理论充分的结合在一起。实验结果表明,在考虑需求侧响应的情况下,和经典RBF神经网络算法对比来看,模糊ABC-RBF神经网络不但预测精度更高,且在模型的训练环节可以更高效的收敛到误差极小值。为短期负荷预测提供了新的方向,同时也为建立负荷预测和电价预测二者的关系奠定了一定的基础。
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