电力系统短期负荷预测算法及应用系统研究

"电力系统短期负荷预测及其应用系统_2.pdf" 电力系统短期负荷预测是电力市场和调度自动化系统中的关键技术之一，它对于电力系统的稳定运行和经济效益有着至关重要的作用。随着电力市场的深化和发展，准确的负荷预测对于电力交易、电网规划、安全控制以及设备维护都具有极大的价值。本文作者朱向阳在导师林鹤云的指导下，深入研究了这一领域的理论与算法，并开发了一款应用系统。 在预测算法的研究中，文章特别关注了短期负荷预测的特点，提出了一种基于资源分配网络的预测模型。这种模型创新性地应用于电力系统负荷预测，通过实际负荷数据验证，显示出了较高的预测精度。此外，考虑到天气变化对负荷的影响，文中还构建了一个专家系统来修正预测结果，特别是在天气突变时，能进一步提升预测的准确性。 在应用系统开发方面，朱向阳设计并实现了一套集成于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统。该系统适应电网调度部门的需求，具备实时性、经济性和实用性，采用客户机/服务器架构，利用MSSQL Server作为数据库，以C++Builder开发用户友好的图形界面和核心程序。系统整合了多种预测方法，包括最小二乘法、线性回归法、时间序列法、相似日法、神经网络法以及组合算法，构建了负荷预测方法库，为预测结果提供比较和校核，从而提高预测精度。 通过一个实际电网的案例分析，文章展示了所开发的系统能够满足地区电网短期负荷预测的需求，预测结果合理，系统界面友好，操作简便，图形功能强大，大大提升了预测工作的效率。关键词包括短期负荷预测、调度自动化系统、人工神经网络和专家系统，这些都是本研究的核心内容。