电力系统短期负荷预测:4月22日实况与算法分析
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更新于2024-08-10
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"4月22日的预嗣曲线和实际负荷曲线图-advance steel 高级设置技巧"
这篇硕士论文探讨了电力系统短期负荷预测的算法及其应用系统,主要关注的是如何提高预测的准确性和实用性。作者朱向阳在研究中涉及了多种预测方法,包括指数平滑法、回归分析法、最小二乘法、时间序列法、相似日法以及神经网络法和组合优化法。
1. 短期负荷预测:在电力系统中,短期负荷预测是指对未来几小时或几天内的电力需求进行估算。这对于电力市场的运营、调度决策和能源管理至关重要,因为准确的预测能帮助平衡供需,避免电网过载或欠载。
2. 预测算法:
- 指数平滑法:一种简单且常用的方法,通过给历史数据加权平均来平滑噪声,预测未来的趋势。
- 回归分析法:利用统计学中的回归模型,分析负荷与影响因素(如温度、时间等)之间的关系,建立预测模型。
- 最小二乘法:在拟合数据时,寻找使所有数据点与拟合曲线之间残差平方和最小的参数,常用于线性模型。
- 时间序列法:考虑负荷数据的序列特性,如季节性、趋势和周期性,预测未来负荷。
- 相似日法:基于过去类似日期的负荷数据进行预测,适用于负荷模式有明显周期性的场景。
- 神经网络法:通过模拟人脑神经元工作原理的模型,学习历史数据,预测未来负荷,适应复杂非线性关系。
- 组合优化法:结合多种预测方法的优点,通过优化算法选择最佳预测组合,提高预测精度。
3. 资源分配网络模型:论文提出了一种基于资源分配网络的预测模型,首次将其应用于电力系统负荷预测,经过实际数据验证,显示出较高的预测精度。
4. 专家系统:在天气突变等情况下,论文中提到了利用专家系统对预测结果进行修正,以提高预测的准确性。
5. 短期电力负荷预测系统:论文开发了一套集成于调度自动化系统的预测系统,采用C++Builder和MSSQLServer构建,具备实时性、经济性和实用性,支持多种预测方法,提供比较和校核,以提高预测精确度。
6. 应用实例:论文以实际电网数据为例,运行了各种预测算法,结果显示该系统能够满足地区电网短期负荷预测需求,预测结果合理,用户界面友好,提高了预测效率。
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。
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物联网_赵伟杰
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