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文檔簡介
1、電力系統(tǒng)負荷預測是實現電力系統(tǒng)安全、經濟運行的基礎。對一個電力系統(tǒng)而言,提高電網運行的安全性和經濟性,改善電能質量,都依賴于準確的負荷預測。 在短期負荷預測中,正確認識和分析影響負荷因素對負荷的影響一直是短期負荷預測的關鍵問題。本文在充分利用氣象信息的基礎上,對影響負荷的關鍵因素進行了分析,對短期負荷預測方法進行了深入的研究,提出了一種基于對影響負荷因素進行分析的短期負荷預測方法。對影響負荷因素的研究主要包括:影響負荷因素的篩選
2、、確定性負荷影響因素的分析、不確定性負荷影響因素的分析及少數據負荷的處理等。 影響負荷因素的篩選:為明確影響負荷因素進而除去有可能對負荷預測造成不良影響的因素,提出了能夠對影響負荷因素進行篩選的方法。該方法在采用數據挖掘理論進行聚類分析基礎上,對偏最小二乘回歸分析的主成分進行有效地提取,然后通過對影響負荷因素的重要性的分析,實現對影響負荷因素的篩選。通過篩選的預測模型不僅減少了建模的工作量,而且能夠保證負荷預測的精度。
3、確定性負荷因素的分析:正確把握氣溫、天氣狀況等確定性負荷因素對負荷的影響是短期負荷預測的重點問題之一。尤其預測中會出現由于某種確定性負荷因素數值發(fā)生改變,使得負荷預測模型無法把握負荷變化趨勢的情況,進而降低預測精度。為此提出了采用結構化神經網絡進行分析的方法,通過對不同的子網絡和全結合網絡的學習,掌握不同影響負荷因素對負荷影響,依據影響負荷因素的實際情況把握負荷變化方向,在保證預測精度的基礎上,為定量研究各種因素對負荷的影響提供可行的依
4、據。 不確定性負荷因素的分析:負荷預測中除確定性影響負荷因素外,往往內含著人們并不清楚而對負荷有影響的規(guī)律性因素。針對電力負荷中存在著規(guī)律性,而影響負荷因素不能夠確定的問題,提出通過RBF神經網絡來尋找負荷變化的普遍性規(guī)律,采用模糊推理來分析負荷的峰谷值,通過兩者的結合解決對影響負荷因素不明確的預測難題。該方法發(fā)揮了神經網絡自適應和模糊推理處理不確定因素的優(yōu)勢,使預測精度得到明顯的提高。 少數據負荷的處理:對于天氣突變等
5、特殊日,由于此類負荷可供參考的歷史數據少,變化規(guī)律也不確定,如果采用常規(guī)的預測方法,預測精度難以得到保證。本文提出采用改進的GM(1,1)模型和修正系統(tǒng)對短期負荷進行分析。該方法利用灰色模型具有要求負荷數據少、可以不考慮負荷分布規(guī)律等優(yōu)點,創(chuàng)建改進的灰色預測模型。同時,為了考慮特殊日對負荷變化的影響,利用最新信息修正預測結果,從而進一步提高預測精度。在完成上述四部分研究工作的基礎上,本文首次提出了一種能夠綜合考慮影響負荷因素的短期負荷預
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