【摘 要】
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电力行业是国家的命脉所在,与国家政治、经济、民生等发展息息相关。负荷预测又在电力行业中占据及其重要的位置,负荷预测关乎于电力系统的日常运行和系统对电力的控制。精确的负荷预测既可以保证生活、生产的用电,也可以降低发电成本,而且是掌控各地区供电计划和维系电网稳定安全运行的重要指标。而影响电力负荷的因素诸多,如季节、环境、政治经济政策等都会对负荷预测的结果产生影响,从而对预测增加了难度。本文详细阐述了电
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电力行业是国家的命脉所在,与国家政治、经济、民生等发展息息相关。负荷预测又在电力行业中占据及其重要的位置,负荷预测关乎于电力系统的日常运行和系统对电力的控制。精确的负荷预测既可以保证生活、生产的用电,也可以降低发电成本,而且是掌控各地区供电计划和维系电网稳定安全运行的重要指标。而影响电力负荷的因素诸多,如季节、环境、政治经济政策等都会对负荷预测的结果产生影响,从而对预测增加了难度。本文详细阐述了电力系统负荷预测研究的背景及意义,分析了电力系统负荷预测在国内外的研究现状和多种预测方法,对各种预测方法进行利弊分析。把负荷预测进行分类,研究分析了负荷的特征、影响因素和预测误差。研究RBF神经网络的算法和特点,利用RBF神经网络构建了电力系统负荷预测模型。针对电力系统负荷预测精度低问题,采用RBF神经网络方法预测电力负荷,设计模型结构和参数,对某地区的长期负荷和短期负荷进行预测,通过Matlab仿真,结果发现负荷预测精度较高。考虑到季节、环境等因素对负荷预测结果的影响,负荷出现不良数据,降低了负荷预测的精度。提出小波和RBF神经网络相结合的方法,利用小波处理不良负荷数据得到准确的特征值,处理后的特征值作为负荷预测模型的输入,通过Matlab仿真分析,得到预测结果,并与RBF方法的仿真结果相对比,得出两种方法相结合的方式能有效提高负荷预测精度。
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