电力系统短期负荷预测：人工神经网络与专家系统应用

本文主要探讨了电力系统短期负荷预测的关键问题和高级设置技巧，以"1短期负荷预涌的模型要求-advance steel 高级设置技巧"为标题，关注的是电力系统管理中的重要环节。首先，作者引用了东南大学硕士研究生朱向阳的研究，他针对电力系统短期负荷预测的挑战，结合电力市场的快速发展和调度自动化系统（EMS）的广泛应用，提出了将人工神经网络模型和专家系统相结合的方法。 在预测模型的要求方面，文章强调了以下几个关键点： 1. **周期性规律**：模型需捕捉负荷随时间变化的周期性，包括日周期、周周期和季节周期，以反映负荷的时间依赖性。 2. **自然增长规律**：模型需体现负荷随时间的增长趋势，允许负荷在不同阶段有不同程度的变化。 3. **近期趋势影响**：模型应重视近期负荷变化对预测的直接影响，遵循"近大远小"的原则，即预测更侧重于最近的数据。 4. **节假日负荷差异**：考虑到节假日负荷的特殊性，模型需要区分工作日和非工作日的负荷变化模式。 在具体技术应用上，作者提出的基于资源分配网络的预测模型是创新点，它结合了人工神经网络技术，用于电力系统负荷预测，并通过实际数据验证了其高精度。同时，当遇到天气突变等不确定性因素时，专家系统被用来修正预测结果，进一步提升预测的准确性。 针对电网调度部门的需求，开发了一套基于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统。该系统具有实时性、经济性和实用性，采用客户机/服务器架构，后端数据库选用MSSQLServer，前端界面采用C++Builder实现，支持多种预测方法如最小二乘法、线性回归、时间序列分析、相似日法、神经网络和组合算法。通过实际电网数据的实例运算，证明该系统能够有效进行地区电网的短期负荷预测，预测结果合理，操作简便，图形功能强大，有助于提高预测人员的工作效率。 最后，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”，这些都是本文的核心研究内容，反映了电力系统管理和市场运作中对于准确、实时的负荷预测技术的日益重要性。