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电力系统负荷预报的matlab实现

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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...

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