混沌理論和小波變換的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究分析

分析了多種負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法,著重分析了負(fù)荷的混沌特性與小波特性,同時(shí)分析了小波變換能夠反應(yīng)負(fù)荷的變化趨勢(shì)與隨機(jī)因素。利用matlab工具,建立了基于小波理論與混沌理論相結(jié)合的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并利用該模型對(duì)四川某地區(qū)短期電力負(fù)荷進(jìn)行了有效的預(yù)測(cè)。

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的靜態(tài)分析

0 目錄 中文摘要..............................................................1 英文摘要..............................................................2 1電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)綜述...............................................3 1.1引言...........................................................3 1.2電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的含義.........................................3 1.3電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義.......................................

電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)分析

a題電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)運(yùn)行與分析的基礎(chǔ)，對(duì)機(jī)組組合、經(jīng)濟(jì) 調(diào)度、安全校核等具有重要意義。提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，是保障電力系 統(tǒng)優(yōu)化決策科學(xué)性的重要手段?，F(xiàn)代電力系統(tǒng)中，構(gòu)成電力負(fù)荷的用 電器種類繁多，空調(diào)等受氣象條件影響的負(fù)荷占比持續(xù)增高，氣象因 素（溫度、濕度、降雨量等）對(duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷的影響愈顯突出?？紤] 氣象因素成為調(diào)度中心進(jìn)一步改進(jìn)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的主要手段之一。 已知地區(qū)1、地區(qū)2從2009年1月1日至2015年1月10日(chéng)n的 電力負(fù)荷數(shù)據(jù)（每15min一個(gè)采樣點(diǎn)，每日96點(diǎn)，量綱為mw）以 及2012年1月1日至2015年1月17日的氣象因素?cái)?shù)據(jù)（日最高溫 度、日最低溫度、日平均溫度、日相對(duì)濕度以及日降雨量），詳見(jiàn)附 件1-數(shù)據(jù).xlsx。 具體要求如下： 1.請(qǐng)分析兩個(gè)地區(qū)2014年

短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力調(diào)度部門的重要工作之一,負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度直接影響到電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)和穩(wěn)定運(yùn)行。本文針對(duì)目前負(fù)荷預(yù)測(cè)中單一預(yù)測(cè)理論精度較低的問(wèn)題提出采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論相結(jié)合的算法,以變步長(zhǎng)和附加動(dòng)量法進(jìn)行改進(jìn),同時(shí)以混沌時(shí)間序列來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而克服了算法對(duì)大量訓(xùn)練樣本的依賴,提高預(yù)測(cè)精度和速度。對(duì)咸陽(yáng)區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷的實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果表明了該方法的有效性。

設(shè)計(jì)（論文）內(nèi)容及要求： 一、設(shè)計(jì)內(nèi)容： 1.了解ems系統(tǒng)相關(guān)知識(shí) 2.確定預(yù)測(cè)目標(biāo)、搜集與整理資料 3.對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行較為系統(tǒng)的研究 4.分析資料，選擇預(yù)測(cè)方法 5.確定短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法 6.建立短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 7.對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)研究 8.進(jìn)行預(yù)測(cè)分析 二、設(shè)計(jì)要求： 1.翻譯該課題相關(guān)英文論文一篇 2.設(shè)計(jì)說(shuō)明書一份（含中英文摘要、正文、程序清單） 三、參考資料： 1.《能量管理系統(tǒng)》 2.《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》等有關(guān)電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方面的參考文獻(xiàn) 3.有關(guān)matlab/simulink仿真方面的教材及資料 4.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)》 5.《智能控制理論》 6.《電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)》 指導(dǎo)教師： 年月日(chéng)n本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)開(kāi)題報(bào)告 設(shè)計(jì)(論文)題目基于灰色理論的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 設(shè)計(jì)(論文)題目來(lái)源自選題目 設(shè)

采用基于混沌算法的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè),通過(guò)進(jìn)化算法建立一種自適應(yīng)機(jī)制,使得網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的結(jié)果優(yōu)化非線性反饋?lái)?xiàng)。算例表明,該算法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力和魯棒性,預(yù)測(cè)精度高。

針對(duì)電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了一種基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,分析傳統(tǒng)bp算法的不足,提出一種基于levenbery-marquardt優(yōu)化法的bp模型學(xué)習(xí)算法,在建立具體模型時(shí),對(duì)于24點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè),采用24個(gè)單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分別預(yù)測(cè)每天的整點(diǎn)負(fù)荷值,具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較小,訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),考慮了不同類型的負(fù)荷差異,并對(duì)四川省電力公司某區(qū)一條線路的供電負(fù)荷進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真,仿真結(jié)果表明其具有較好的預(yù)測(cè)精度。

通過(guò)對(duì)電力負(fù)荷變化規(guī)律和影響因素的分析,提出了一種新的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。首先利用混沌理論將雜亂無(wú)章的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu),找出其中的潛在規(guī)律,并粗選預(yù)測(cè)參考點(diǎn);然后利用蟻群優(yōu)化算法,考慮距離因素和相點(diǎn)演化的相關(guān)性因素,對(duì)粗選的預(yù)測(cè)參考點(diǎn)作進(jìn)一步精選,提高其質(zhì)量;最后采用gm(1,1)灰色模型得到預(yù)測(cè)日的負(fù)荷數(shù)據(jù)。實(shí)際算例驗(yàn)證了提出的方法具有較好的預(yù)測(cè)精度。

利用多分辨分析的小波變換對(duì)短期電力負(fù)荷序列進(jìn)行了分解處理.將負(fù)荷序列投影到不同的尺度上,根據(jù)其在各尺度上子序列的特性分別進(jìn)行回歸預(yù)測(cè).最后將預(yù)測(cè)結(jié)果疊加,得到最佳預(yù)測(cè)結(jié)果.結(jié)果表明,該方法能夠取得較好的預(yù)測(cè)精確度.

首先,簡(jiǎn)要介紹了深度學(xué)習(xí)算法的有關(guān)內(nèi)容,包括深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程。其次,從負(fù)荷的日屬性、負(fù)荷的周屬性、溫度因素、節(jié)假日因素這幾個(gè)方面對(duì)負(fù)荷的特性進(jìn)行了研究。最后,根據(jù)負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù),應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了短期負(fù)荷預(yù)測(cè),并將其預(yù)測(cè)結(jié)果與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果做了比較。

為提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度,引入一種新型的群智能方法——粒子群優(yōu)化算法,并將這種智能算法與bp算法相結(jié)合,形成了粒子群優(yōu)化bp算法模型,建立了計(jì)及氣象因素的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型.通過(guò)具體算例將此模型與單純的bp模型進(jìn)行比較,結(jié)果表明:該算法具有較高的預(yù)測(cè)精度,完全能滿足實(shí)際工程的要求.

針對(duì)電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了一種基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,在建立具體模型時(shí),對(duì)于24點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè),采用24個(gè)單輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分別預(yù)測(cè)每天的整點(diǎn)負(fù)荷值,具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較小,訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn),考慮了不同小時(shí)類型的負(fù)荷差異,具有較高的預(yù)測(cè)精度。分析了如何采用bp多層感知器的隱層數(shù)及隱層單元數(shù)。最后對(duì)四川省電力公司某區(qū)一條線路的供電負(fù)荷進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真,仿真結(jié)果表明其具有較好的預(yù)測(cè)精度。

為了提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,提出一種基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)(melm)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。引入基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論,并結(jié)合最小二乘向量機(jī)回歸學(xué)習(xí)方法,以克服傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)(elm)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中存在的過(guò)擬合問(wèn)題。某地區(qū)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果表明,改進(jìn)模型的泛化性與預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于傳統(tǒng)elm和os-elm模型,可為短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)提供有效依據(jù),具有一定的實(shí)用性。

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文章認(rèn)為相空間局域線性回歸法是電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)混沌預(yù)測(cè)法中廣泛使用的方法,在用線性最小二乘法估計(jì)局部線性化模型的參數(shù)時(shí),往往由于病態(tài)的數(shù)據(jù)矩陣導(dǎo)致估計(jì)值對(duì)噪聲過(guò)于敏感而變得不可信。針對(duì)這種情況應(yīng)用最小均方誤差準(zhǔn)則和最陡下降原理提出了一種基于自適應(yīng)濾波電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)算法,避免了病態(tài)矩陣的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定、可靠。

青島理工大學(xué)琴島學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）指導(dǎo)書 系部：機(jī)電系 專業(yè)：電氣工程及其自動(dòng)化 學(xué)生姓名:學(xué)號(hào): 設(shè)計(jì)(論文)題目：電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究 起迄日期:2012年3月14日~6月3日(chéng)n設(shè)計(jì)(論文)地點(diǎn): 指導(dǎo)教師:楊柳 教研室負(fù)責(zé)人：姜?jiǎng)P 發(fā)指導(dǎo)書日期:2011年12月22日(chéng)n《電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究》畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)書 適用專業(yè)：電氣工程及其自動(dòng)化 學(xué)時(shí)數(shù)：12周 一、課題任務(wù) 由于電能是不可存儲(chǔ)的能源，為更有效地使用電能，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)就尤為重要。電力負(fù) 荷預(yù)測(cè)主要有長(zhǎng)期、中期、短期等幾種，本課題的研究對(duì)象是短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中各種預(yù)測(cè) 方法的應(yīng)用效果，研究任務(wù)是網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整。 二、課題設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容和要求 （一）主要內(nèi)容： 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，

用小波變換模極大值原理進(jìn)行電壓上凸、電壓下凹、短時(shí)停電等電力系統(tǒng)短期擾動(dòng)定位和確定擾動(dòng)持續(xù)時(shí)間,用小波變換能量分布曲線來(lái)識(shí)別電壓上凸、電壓下凹、短時(shí)停電。仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)識(shí)別電壓上凸、電壓下凹、短時(shí)停電三種短期擾動(dòng)有較好的效果

電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究課題。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法進(jìn)行加權(quán)融合,提出一種混合算法對(duì)eunite競(jìng)賽數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明負(fù)荷預(yù)測(cè)精度得到了很大的提升。

基于小波變換的思想建立了遞歸bp網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)預(yù)測(cè)空調(diào)負(fù)荷,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值的修改算法,引入了折扣系數(shù)法以提高近期預(yù)測(cè)精度,結(jié)合一實(shí)例進(jìn)行了空調(diào)逐時(shí)冷負(fù)荷預(yù)測(cè),結(jié)果表明該方法預(yù)測(cè)精度高,適用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)。