电力系统调度自动化与短期负荷预测系统研究

"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调度自动化系统中的关键组成部分，对于电力市场的运作和电力系统的稳定运行起着至关重要的作用。随着电力行业的快速发展和市场化改革，负荷预测的重要性日益凸显，研究有效的预测算法和开发相应的应用系统显得尤为迫切。 本硕士学位论文主要探讨了电力系统短期负荷预测的算法及其应用系统设计。作者朱向阳在研究中引入了人工神经网络模型，提出了一种基于资源分配网络的预测模型，该模型在电力系统负荷预测中首次被应用，并通过实际负荷数据验证，显示了较高的预测准确性。在面对天气突变等不确定性因素时，论文还利用专家系统对预测结果进行修正，进一步提升了预测的精确度。 为了满足电网调度部门的实际需求，论文开发了一套集成于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统。该系统具备良好的实时性、经济性和实用性，采用客户机/服务器（Client/Server）架构，利用Microsoft SQL Server作为安全且高效的后台数据库，系统的核心程序和用户界面则由面向对象的可视化开发工具C++Builder构建。 系统内建了多种预测方法的库，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。用户可以根据不同情况选择合适的预测模型，通过对比和校核预测结果，提高负荷预测的精确度。论文中通过一个实际电网的数据运算展示了系统的效能，预测结果表明该系统能够有效地满足地区电网短期负荷预测的需求，其用户界面友好，操作简便，图形功能强大，有助于提升预测人员的工作效率。 关键词：短期负荷预测、调度自动化系统、人工神经网络、专家系统 此系统结构示意图展示了一个多层次的体系，包括操作系统、实时数据库管理系统、历史数据库管理系统、SCADA数据采集系统、人机交互图形界面、EMS应用软件以及其他应用软件等。这样的设计保证了系统的灵活性、可扩展性和可靠性，能够适应不断变化的电网调度需求和电力市场的变化。