短期负荷预测的意义

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摘 要

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中非常重要的内容，它既是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，又是能量管理系统的组成部分，也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容。

本文系统的介绍了配电网负荷预测的意义和研究现状，对现行的负荷预测方法进行了简单的总结，在综合介绍了负荷预测的分类、特点及其基本原理等的基础上，详细研究了线性回归模型在负荷预测中的应用，并对吉林白城地区进行了算例分析。

关键字：电力系统、短期负荷预测、线性回归

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ABSTRACT

Short-term load forecasting is very an important element in the scheduling of power system operation, it is both the important aspects to ensure safe and economic operation of power system and scientific management and scheduling of power grid, and an integral

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摘 要

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中非常重要的内容，它既是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，又是能量管理系统的组成部分，也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容。

本文系统的介绍了配电网负荷预测的意义和研究现状，对现行的负荷预测方法进行了简单的总结，在综合介绍了负荷预测的分类、特点及其基本原理等的基础上，详细研究了线性回归模型在负荷预测中的应用，并对吉林白城地区进行了算例分析。

关键字：电力系统、短期负荷预测、线性回归

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ABSTRACT

Short-term load forecasting is very an important element in the scheduling of power system operation, it is both the important aspects to ensure safe and economic operation of power system and scientific management and scheduling of power grid, and an integral

农业工程学院毕业设计说明书

基于回归分析的短期负荷预测研究

摘要

短期电力负荷预测是电力系统运行调度中非常重要的内容，它既是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面，又是能量管理系统的组成部分，也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容。

本文系统的介绍了配电网负荷预测的意义和研究现状，对现行的负荷预测方法进行了简单的总结，在综合介绍了负荷预测的分类、特点及其基本原理等的基础上，详细研究了回归分析模型在负荷预测中的应用，回归预测法是电力负荷预测的一种常见方法，它适用于电力负荷中、短期负荷预测，回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；

运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果。

关键词：短期负荷预测，回归分析，配电网，方程式

I

农业工程学院毕业设计说明书

STUDY ON SHORT TERM LOAD FORE CASTING BASED ON

REGRESSION ANALYSIS

ABSTRACT

Short term load forecasting is very important

电力系统短期负荷预测

POWER SYSTEM SHORT-TERM LOAD FORECASTING

专 业：电气工程及其自动化 姓 名： 指导教师姓名： 申请学位级别：学 士

论文提交日期：二零一六年十二月 学位授予单位： 天津科技大学

摘 要

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一。准确的负荷预测，可以合理安排机组启停，减少备用容量，合理安排检修计划及降低发电成本等。准确的预测，特别是短期负荷预测对提高电力经营主体的运行效益有直接的作用，对电力系统控制、运行和计划都有重要意义。因此，针对不同场合需要寻求有效的负荷预测方法来提高预测精度。本文采用神经网络方法对电力系统短期负荷进行预测。本文主要介绍了电力负荷预测的主要方法和神经网络的原理、结构，分析了反向传播算法，建立三层人工神经网络模型进行负荷预测，并编写相关程序。与此同时采用最小二乘法进行对比，通过对最小二乘法多项式拟合原理的学习，建立模型编写相关程序。通过算例对两种模型绝对误差、相对误差、拟合精度进行分析，同时比较它们训练时间，得出标准B

第３０卷第１期

２０ｉｏ年１月

文章编号：１０００－６７８８（２０１０）０１—０１５７－１０Ｓｙｓｔｅｍｓ系统工程理论与实践Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ—Ｔｈｅｏｒｙ＆Ｐｒａｃｔｉｃｅ中图分类号：ＴＭ６１４文献标小．ｈ－－叼．．ＡＶ０１．３０，Ｎｏ．１Ｊａｎ．，２０１０

基于改进粒子群一模糊神经网络的短期电力负荷预测

师彪 ，李郁侠 ，于新花ｚ，闫旺

（１．西安理工大学水利水电学院，西安７１００４８；２．青岛科技大学高职业技术学院，青岛２６１０００）

摘要为了提高短期电力负荷预测精度，提出了改进的粒子群一模糊神经网络混合优化算法．用改

进的粒子群训练神经网络，实现了模糊神经网络参数优化．建立了基于该优化算法的短期负荷预测

模型，综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素，利用贵州电网历史数据进行短期负荷预

测．仿真表明，该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、ＢＰ神经网络法、粒子群一

ＢＰ算法和粒子群一模糊神经网络方法，该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点，改善

了模糊神经网络的泛化能力， 提高了电网短期负荷预测的精度，各日预测负荷的平均百分比误差可

控制在１．２％以内．该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测．

关键词短期负荷预测；ＭＰＳＯ—ＦＮＮ算

系统、深入地分析了影响湖南电网短期负荷预测准确率的主要原因,提出了健全负荷预测管理制度、重点研究预测分析技术、提高预测人员综合素质的建议。

维普资讯

第2 6卷/ 0 6第 2期 20年

湖南

电力

研究与试验

提高湖南电网短期负荷预测准确率的分析与思考李西泉，陈辉华，朱军飞，陈伟 (南电力调度通信中心，湖南长沙 4 0 0 )湖 1 0 7摘要：系统、深入地分析了影响湖南电网短期负荷预测准确率的主要原因，提出了健

全负荷预测管理制度、重点研究预测分析技术、提高预测人员综合素质的建议。关键词：湖南；负荷；预测；准确率；分析中图分类号：T l M7 5文献标识码：A 文章编号：1 0—1 8 2 0 ) 20 0 5 0 8 0 9 ( 0 6 0 0 10

I p o i c u a y o h r— e m o d f r c s i m r v ng a c r c f s o t t r l a o e a tng i u n e e t i o n H na l c r c p we e wo k rn t rL一 I I. CHEN Hu— a Z IXi|D] (I il, HU u—e,CIEN e n, J n fi t

本科生毕业设计（论文）

题 目：

姓 名：

学 号：

学 院：

专 业：

年 级：

指导教师： （签名）

年 月 日

电力系统整点负荷预测研究

摘要

短期负荷预测在电力系统中有着举足轻重的作用，是电力系统最基本的工作之一，准确的负荷预测为电力系统的稳定，可靠，经济的运行提供了便利条件。随着我国电力经济进一步发展，负荷预测对电力系统的经济效益和国民经济的影响越来越大。负荷预测的精度的保证成为现在电力科学人员的重要工作，负荷预测误差大直接导致导致成本增加，电力系统调度难度变大等后果。

本文简单阐述电力系统负荷预测的内容，负荷的特点。并介绍几种国内外所用的短期负荷预测的方法和发展趋势，比较其优缺点，说明人工神经网络在处理短期负荷预测这类问题有自适应，自主学习的优点。本文将利用人

1.3 本文的主要研究内容和章节安排

本文的主要思想是基于日负荷数据的混沌特性，建立短期负荷预测模型，并进行理论分析和改进，以提高负荷预测的精确度。其内容安排如下：第一章为绪论，阐述进行负荷预测的意义和重要性，系统和全面地对近几十年来国内外在电力负荷预测理论和方法上的应用进行较为详细的归纳、分析和总结，介绍混沌理论的发展及其在电力短期负荷预测中的应用。

第二章阐述混沌的基本理论、混沌时间序列的相空间重构和混沌时间序列的确定性检验，针对某实际电网的日负荷序列进行其混沌特性分析和可预测时间尺度的讨论。

第三章在对短期负荷的混沌预测模型进行深入研究的基础上，讨论混沌负荷时间序列的自适应神经模糊系统预测，建立短期负荷序列的改进局域预测模型，给出一种基于混沌序列的有效预测方法，对基于相轨迹演化预测模型进行实际应用。

第四章介绍基于多变量混沌时间序列的短期负荷预测方法，针对电力短期负荷影响因素多的特点，通过单变量混沌时间序列的相空间重构，进行多变量时间序列的相空间重构，建立多变量时间序列的全局预测模型和局域预测模型。

第五章分析电价与短期负荷间的相互关系，讨论在实时电价下电力短期负荷预测模型的建立和预测方法。

第六章为全文的工作总结和展望。

16

2 电力短期负荷时间

西安工业大学北方信息工程学院

本科毕业设计（论文）

题目：基于BP神经网络的短期电力负荷预测

系 别 电子信息工程系 专 业 电气工程及其自动化 班 级 B070307 姓 名 宋 亮 学 号 B07030716 导 师 张荷芳 焦灵侠

2011年6月

毕业设计（论文）任务书

系别 电子信息系 专业 电气工程自动化 班 b070307 姓名 宋亮 学号 b07030716 1.毕业设计（论文）题目： 基于bp神经网络的短期电力负荷预测 2.题目背景和意义：电力系统是由电力网、电力用户组成，其作用就是对各类用户尽可能经济地提供可靠而合乎标准要求的电能，以随时满足负荷要求。但是由于电力的生产与使用具有其特殊性，即电能是不能储存的。这就要求系统发出电力随时紧跟系统负荷的变化动态平衡，否则，就会影响供用电的质量。电力系统负荷预测因此发展起来，成为工程科学中重要的研

在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天，电力负荷预测工作已变得越来越重要了。科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法，如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等 。 1趋势分析法

趋势分析又称趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，趋势分析法是迄今为止研究最多、流行最广的定量预测方法。趋势分析法是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂（Logistic）模型和龚伯茨（Gompertz）模型等。

寻求趋势模型的过程比较简单，因为这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线和得到模拟曲线的过程中，都不考虑随机误差。采用趋势分析法拟合的曲线，原则上要求其精确度是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。 分析广东省珠海市19