电力系统负荷预报的matlab实现

摘 要电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一。通过准确的负荷预测，可以合理安排机组启停，减少备用容量，合理安排检修计划及降低发电成本等.准确的预测，特别是短期预测对提高电力经营主体的运行效益有直接的作用，对电力系统控制、运行和计划都有重要意义.神经网络具有以下优点：（1）可以任意逼近复杂的非线性函数；（2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；（3）采纳并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能;（4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；（5)能够同时处理定量、定性知识。负荷曲线是与很多因素相关的一个非线性函数，神经网络对于抽取和逼近这种非线性函数是一种很好的方法，用神经网络技术进行电力系统短期负荷预报可获得较好的精度。 本文介绍了电力负荷预测的主要方法和神经网络的原理、结构，分析了反向传播算法和广义神经网络算法，采纳改进的三层人工神经网络来建立负荷预测模型，以前七天的负荷数据和当天影响负荷的天气因素作为数据样本，进行神经网络的自我训练和学习。用 Matlab 软件中分别实现了基于 BP 和 GRNN 的两种神经网络的短期电力负荷预测，取得了良好的预测效果，并对两种神经网络的仿真结果进行对比，结果表明 GRNN 的相对误差率比 BP 的相对误差率要小，这说明 GRNN 的仿真效果胜于 BP。关键字: 短期负荷预测， 人工神经网络， BP 算法， 广义回归神经网络 Power System Load Forecast MatlabAbstract Power system load forecasting power production department is one of the most important work。 Through the precise load forecast， can arrange unit start-stop, reduce the spare capacity ， reasonable arrangement of the maintenance plan and reduce power cost ， etc. Accurate projections ， especially the short-term forecast to improve the running efficiency power operators have direct effect， on power system control， operation and plans to have the important meaning. Neural network advantages （ 1 ） can be arbitrary approximation complex nonlinear functions; (2) all quantitative or qualitative information stored in the potential distribution as the n...