文档介绍：摘要针对电力负荷受到多因素的影响以及典型训练样本选择问题,提出了一种基于数据挖掘技术的新型短期负荷预测方法。首先利用小波奇异性检测原理和软阈值细波变换分解为不同的频率分量。对于每一分量,利用信息熵与主成分分析法联合对负荷影响因素约简;利用动态聚类法由少到多自动确定网络隐层节点数和训练样本集;在采用动态聚类和最小二乘初始化网络的基础上,通过蚁群算法优化网络参数。最后,通过小波重构得到真正的曰负荷预测结果。利用本文方法对实际的地区电网进行了测试,结果表明,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。关键词:短期负荷预测,数据挖掘,小波分解,径向基神经网络簊节消噪法对原始负荷数据进行剔除异常值预处理。其次将处理后的负荷序列利用小华北电力大学硕士学位论文摘要玬琣瓼瑃,籨,畉.,瓼...琩籥
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学位论文作者签名:—兽函虹日期:立巧坐一关于学位论文使用授权的说明声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于数据挖掘的短期负荷预测方法研究》,是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间,在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:①学校有权保管、并向有关部门送交字位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅:④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文:⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。婷艿难宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑作者签名:导师签名:/
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第一章引言电力负荷预测的意义短期负荷预测的研究现状随着的提高,电力作为一种非常重要的能源,因此,负荷预测对发电、输电和电能分配等方面的合理安排有着重要的影响,是实负荷预测是指以准确的历史数据和调查资料为依据,从用电量的历史和现状出发,用科学的方法预测未来电力系统负荷发展趋势和变化规律的科学Ⅲ。根据预测时间跨度的不同,一般可以分为长期、中期、短期和超短期负荷预测【。长期负荷预测一般指年以上并以年为单位的预测,中期负荷预测指曜笥也⒁阅晡单位的预测。它们的意义在于帮助决定新的发电机组的安装ㄗ盎萘看笮型式、地点和时间氲缤墓婊⒃鋈莺透慕ǎ堑缌婊棵诺闹匾9ぷ髦弧短期负荷预测是指一年之内,以月、周、⑿∈蔽5ノ坏母汉稍げ猓ǔT要用来对电网进行在线控制,对发电厂进行合理调度,以提高电网的经济性和安全对于电力系统来说,与人们的同常生活生产密切相关的是短期负荷预测,故本和方法为主体的研究。这一阶段提出的各种预测方法可以归结为两类:基于参数模型的方法和基于非参数模型的方法。已经深入到社会的各个角落,人们对电能质量的要求也越来越高。由于电能不具有存储性,发电过量,就会导致电能浪费,费用增加,造成经济损失;而发电不足,又不能满足电力用户的需求,导致用电紧张,影响电力系统的安全稳定。如果从邻近电网高价购买电能或利用费用高的发电机组承担负荷,同样也会造成经济损失。现电力系统安全、稳定、经济运行的保障,是电力系统规划、计划等管理部门做出正确决策的依据。测未来一个月、一周、一天的负荷指标,也预测未来一天小时的负荷。其意义在于帮助确定燃料供应计划;对运行中的电厂处理要求提出报告,使对发电机组出力变化事先得以估计;经济合理地安排本网内各机组的启停,降低旋转储备容量,在保证正常用电的情况下合理安排机组检修计划。超短期负荷预测是指提前∈薄胄∈鄙踔羖种佣愿汉山性げ猓性。课题的研究对象为短期电力负荷预测。国内外关于短期负荷预测的研究早在二十世纪五六十年代就丌始了,不过主要是靠有经验的人进行人工预测。从七十年代丌始,开展了大量以电力负荷预测模型华北电力大学硕十学位论文
基于参数模型的方法就是通过分析负荷与历史负荷及负荷影响因素之日亩性关系,建立负荷预测的数学模型或统计模型,如回归模型、时间序列模型、趋势外推模型等,通过对历史数据的估计可得到这些模型的参数,并且通过模型的残差的历史数据较少等优点。然而,由于负荷预测具有非线性、时变性和不确定性,要荷的因素很多,且错综复杂,影响程度又随用户类别而异,对它们之间的关系很难建立一个合适而且精确的数学模型;兰坪偷髡P筒问泊嬖谧爬选R蛭灰色理论、专家系统、模糊逻辑、神经网络等。其中,。练好的网络就可以完成电力负荷预测工作,并且预测具有较高的精度。因此,