【摘 要】
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该文针对负荷变化的特点,主要对以下三种短期负荷预测方法进行了研究.第一种方法是时间序列的AR模型预测法.这种方法模型简单,预测速度快,但历史负荷序列并不能完全平稳化,所
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该文针对负荷变化的特点,主要对以下三种短期负荷预测方法进行了研究.第一种方法是时间序列的AR模型预测法.这种方法模型简单,预测速度快,但历史负荷序列并不能完全平稳化,所以有时预测结果不令人满意.第二种方法是人工神经网络(ANN)负荷预测法.ANN具有高度非线性范函逼近能力,鲁棒性好,自适应能力强,ANN预测法是该文研究的重点.该文提出了一种通用型前传网络结构,并用它实现了反向传播(BP)网络和径向基函数(RBF)网络,以及它们的两种变化-广义误差反传(GBP)网络和高斯条(Gaussian Bar)函数网络,其中RBF网络和Gaussian Bar函数网络是第一次被用于电力系统负荷预测研究.该文提出了RBF网络的一种快速混合算法和网络学习步长的试探修正方法,解决了样本选择和样本饱和了问题.实际预测证明神经网络预测方法预测精度高.抗噪声能力强,是一种成功的负荷预测方法,特别是RBF网络和Gaussian Bar函授网络在学习速度,预测精度方面有很大的优越性. 第三种方法是基于证据理论的综合预测法.以上各种方法各有其优点,而负荷预测本身包含很多不确定因素,证据理论正是一种处理不确定性的方法.该文利用各预测方法的方差和平均差,建立其预测值的基本概念指派(BPA),并用Dempster法则对各方法的预测值进行合成,得到一种BPA值较高的综合预测值.实际预测证明综合预测方法有效地提高了预测精度,提供了一种综合各方法优点的可行途径.
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