基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测与应用系统

本篇文档主要讨论了电力系统中的短期负荷预测及其在电力行业的关键作用。随着电力系统的发展和市场化改革的深化，电力管理系统（EMS）特别是调度自动化系统（EMS）的广泛应用，负荷预测成为其中不可或缺的一部分，它不仅是实时控制、运行计划和发展规划的基础，也是电力市场技术支持系统的核心组件。 文章首先介绍了电力负荷预测的重要性，强调了电力生产的动态性，因为电能的特殊性使得电力系统需要有高度的调节能力以应对不断变化的负荷需求。预测前，需要对负荷的变化规律、特性及其影响因素进行深入分析，以建立符合实际的预测模型。负荷模型包括电压、频率特性和时空特性，后者更为复杂，通常通过负荷时间曲线来描述。 研究焦点在于电力系统短期负荷预测的算法。本文提出了将人工神经网络模型与资源分配网络结合的方法，创建了一个创新的预测模型，应用于电力系统负荷预测，结果显示具有较高的预测精度。此外，还探讨了天气突变时如何通过专家系统对预测结果进行修正，以提升预测的准确性。 针对电网调度部门的实际需求，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。该系统设计考虑了实时性、经济性和实用性，采用了客户端/服务器架构，以安全的SQL Server数据库为支撑，利用面向对象的C++Builder进行开发，提供多种预测方法供选择，如最小二乘法、线性回归、时间序列法、相似日法、神经网络法和组合算法。通过实际电网数据的实例运算，证明了该系统在地区电网短期负荷预测中的有效性，预测结果既合理又准确，界面友好且操作简便，有助于提高预测人员的工作效率。 本文关键词包括短期负荷预测、调度自动化系统、人工神经网络、专家系统等，反映了作者对这一领域的深入研究和实用技术的应用。这篇文章对于电力系统工程师、电力市场分析师以及相关领域的研究人员来说，提供了有价值的信息和实用工具，对于优化电力系统管理和决策具有重要意义。