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摘 要

随着新时代的到来，我国的电力事业也迎来了新的发展契机，随着经济的蓬勃发展，对电力的需求也愈来愈明显。这就导致了电网的负荷也越来越大，对电力系统负荷预测的问题也逐渐引起了人们的注意。电网负荷预测是电网操作、网络规划的一项基础工作,他是电网安全运转以及合理编排部署的先决条件之一。确切的负荷预测有益于电力成本的下降，帮助拟定适宜的电力开发计划，也有助于经济和社会效益的提升。因此，对于电力体系来说，负荷预测渐渐成长为不可或缺的一份子。

负荷预测的关键在于用于预测的方法和预测数据的精确度。负荷预测的问题在人类用电之初就一直在被研究。负荷预测经过这么多年的发展，已经有了许许多多不同的办法。本文在对已有一些不同预测方式的优点以及不足的地方，对简单预测方式进行了分析比较。再分别基于时间序列法、神经网络法根据某市5月的实际负荷的数据进行了预测、并根据最优加权对两种预测方法进行了组合。预测结果反映了方法的合理性和可行性。

关键字：电力系统 负荷预测 组合预测 matlab

Abstract

Since entering the 21st century, our power industry has flourished. With the economic development more and more rapid, the demand for electricity is also getting higher and higher. Which led to the load of the power grid is also growing, the power system load forecasting problem has gradually attracted people's attention. Grid load forecasting is a basic work of power grid planning and operation. It is an important prerequisite for ensuring the safe and stable operation of power grid. Reasonable load forecasting is conducive to reducing the cost of power generation, develop a reasonable power grid construction plan and improve economic and social benefits. Therefore, load forecasting has become an important part of the modernization of power system.

  The key to load forecasting is the accuracy of the method used to predict and predict the data. The problem of load forecasting has been studied at the beginning of human electricity. To now have a lot of prediction methods. Based on the general classification and characteristics of the forecasting method, this paper systematically analyzes the single forecasting method. Combined with the actual power load data with different forecasting methods of mutual combination of the way to make a real prediction. In this paper, the power load forecasting method and computer technology are combined to simulate and simulate the data using Matlab simulation software, and the results are systematically analyzed.

Keywords: power system；load forecasting；combined forecasting；matlab

目录

摘要 I

Abstract II

目录 III

第一章 绪论 1

1.1电力系统负荷预测意义 1

1.2 电力系统负荷预测的特点 2

1.3 电力系统负荷预测的分类 3

1.4本文主要研究工作 3

第二章 电力负荷预测方法综述 5

2.1回归模型预测技术 5

2.2时间序列预测法 5

2.3人工神经网络技术 6

2.4 组合方法预测技术 8

第三章 时间序列法在电力负荷中的应用 9

3.1时间序列预测模型分类 9

3.2预测步骤 10

3.3 算例 11

第四章 神经网络法在电力负荷中的应用 13

4.1 BP神经网络基本原理 13

4.2 BP神经网络模型结构 14

4.3 BP神经网络学习的具体步骤 14

4.4基于BP神经网络的负荷预测模型的建立 15

4.4.1 负荷数据的归一化处理 15

4.4.2 神经网络的拓扑结构 15

4.4.3 BP神经网络学习参数的选取 16

4.5 算例分析 17

第五章 基于组合预测电力负荷预测 22

5.1 组合预测的基本原理 22

5.2组合预测结果 24

5.3 组合预测GUIDE界面 26

第六章 结论 28

致谢 29

参考文献 30

附录 32

第一章 绪论

1.1电力系统负荷预测意义

法拉第在1831年发明发电机到今天只有186年的短暂时间。但电能开发却在这186年间取得了日新月异的进展。可以说现在社会的方方面面都离不开电力。

但电能从发现至今，它都有一个无法改变的特点。电能是无法大量储存的，面对这社会对电能越来越大的需求，我国有成百上千座大大小小的发电厂。这些发电厂在发电的同时也把电能源源不断的传输给那些需要电力的地方。这就关系到很重要的一个方面，电能的供需平衡问题。供大于求会造成电能的大量浪费以及带来一定的能源浪费，要是供不应求则造成人们生产生活的许多麻烦，甚至会造成一定的经济损失。这时，准确的电力负荷预测就变得必不可少。发电计划的合理规划和建立，能源成本的节约，电网结构的优化和升级以及国家未来电厂的建设计划都需要精确的电力负荷做保证。

负荷预测是通过某电网过去某段时刻的样本数据，依靠一些数学算法，并综合考虑这一地区或这个电力系统本身的特点以及各种天气或者温度等影响因素，发掘其内涵规律，来预测这个电网以后某些时期的负载状况。

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