一种改进的BP算法在电力负荷预测中的应用

来源 :中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wxiaof
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
简要介绍了BP神经网络,并指出神经网络应用于电力负荷预测的优缺点,针对神经网络的缺点提出一种基于模型逼近度和接受概率的变步长快速BP学习算法,并通过对某地区一周负荷预测仿真对比,改进的算法具有更高的预测精度和预测效率.
其他文献
会议
会议
会议
对交直流混联系统中工频变化量距离保护的性能进行研究,重点分析了与直流系统直接相连的单回线路中靠近直流侧的保护,得到了影响工频变化量距离保护的性能的原因.最后针对一个具体实例,利用交直流混联电网RTDS数据进行仿真分析.
为克服交直流互联电网与调度中心独立计算模式之间的矛盾给电网分析和监控带来的种种弊端,在基于异步迭代模式的以高压直流(HVDC)线路为联络线的分布式动态潮流算法(ADDPF)的基础上,补充提出了考虑换流变压器变比调节的交直流互联系统ADDPF算法.通过将直流边界节点状态量选为交流母线电压幅值、相角及换流变压器变比,增加构建了基于换流变压器变比的不动点迭代格式,实现了考虑换流变压器变比调节的交直流互联
根据小波函数自身特点以及接地选线中对故障信号突变点检测要求,通过Matlab仿真实验对Haar小波、Db2小波、Db15小波、Bior小波在不同故障条件下对它们分解后的波形进行对比分析,得出了接地故障选线中,在满足容许性条件下选取小波类型的应重点考虑的条件.
多个遥测坏数据和参数错误(简称不良数据)存在时,现有辨识与估计方法很难保证其结果的有效性.为了解决这个问题,论文提出了多个可疑电网参数的分区辨识与估计方法.该方法首先基于最小度拓扑搜索,将原网络分解为辐射子网、简单环网和复杂环网,形成多个独立子区域;其次,对每个独立子分区,采用拉格朗日辨识法辨识不良数据;最后,对每个独立子分区内的可疑参数进行加权最小二乘增广估计.论文方法避免了不同子区域之间不良数
提高负荷预测精度对于电力系统经济可靠的运行具有重要意义.在实例预测中,利用累积式自回归动平均法(ARIMA)进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性.针对此现象及其原因,为提高预测精度,本文提出了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对ARIMA预测偏差进行修正的ARIMA-LSSVM预测模型.利用该改进模型对某地区电网负荷进行实例预测,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的推广应
本文介绍了一套已在地区电网投入实际应用的供电恢复决策系统.首先,介绍了系统的功能框架及模块构成,并分析了各个模块的功能.其次,介绍了系统的算法特点.最后,给出了系统的算例分析.实践表明,该系统能满足在线运行要求,为运行调度人员提供恢复供电的辅助决策支持.
提出了一种VSC-HVDC的频变参数电缆线路的双端故障测距方法.该方法建立在分布参数模型基础上,利用两端电压、电流量分别从两端计算沿线电压分布,并根据所计算的沿线电压分布在故障点处相等进行故障定位.同时在PSCAD上搭建的基于串级PI解耦控制的VSC-HVDC系统上进行了仿真.仿真结果表明,该时域故障定位方法所需数据窗短、无需插值、定位精度高,且不受线路频变参数和分布电容的影响.