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BP神经网络的短期负荷预测研究-开题报告-文献综述-参考文献(一)
BP神经网络的短期负荷预测研究-开题报告-文献综述-参考文献(一)
一、文献综述
(一)国内研究现状
负荷预测是电力系统一项非常重要的工作,它在电力系统的运行、规划、控制等方面均有十分重要的作用。负荷预测是保证电力系统安全运行、适应联合电网实现科学管理和统一调度,以及进行合理规划和电网逐步实现商业化运营所必需的重要内容。短期负荷预测是指对未来几分钟到几小时时间段的负荷进行预测,它在电力系统的日常运行和实时控制中更是不可缺少的。准确的短期负荷预测可以帮助调度人员经济合理地安排发电机组的启动、停机,合理安排好备用设备,使系统在安全范围内发电成本最小。在不同系统间能量交换以及进行合理的负荷分配也必须以准确的短期负荷预测为前提。
针对目前我国普遍采用的综合预测模型中权重不等式约束、求解方案适用化方面进行了深入探讨,并提出了“最优拟合模型”不等于“最优预测模型”的观点。在此基础上,提出了“较优预测模型”的实现策略,并以实例证实该模型提高了符合预测的准确率和误差稳定性。运用计量经济学中的协整理论,研究得出电力系统组合预测方法的应用必要条件是:每种预测方法得到的预测值序列与实际负荷值序列之间应该具有协整关系。把粗糙集和神经网络结合建立短期负荷预测模型,采用粗糙集理论对各种影响负荷预测的因素变量进行识别,以此确定预测模型的输入变量;在此基础上通过属性约简和属性值约简获得推理规则集,再以这些推理规则构筑神经网络预测模型,并采用附加动量项的BP学习算法对网络进行优化。深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基(RBF)神经网络和专家系统来进行短期负荷预测模型。利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。利用粗糙集理论中的信息熵概念来选取与待预测量相关性大的参数作为输入。所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系。采用神经网络与模糊逻辑互补的方法建立了负荷预测模型。通过粗糙集理论中的信息熵概念对神经网络的输入参数进行了筛选,以待预测量相关性大的参数作为输入,不仅减少了神经网络的工作量,缩短了计算时间,而且提高了预测的准确性;在神经网络中,通过引进动量系数和遗忘系数优化网络,提高了ANN的收敛速度;在模糊逻辑中,充分利用了人们对负荷变化取得的主观经验,引进不平均隶属函数,来反映负荷对温度的敏感性。通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型。该模型综合运用神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论方法进行建模。首先,采用模糊聚类分析方法,以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据分成若干类别;其次,对每一类别建立相应的神经网络预测模型;
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2021-05-18 17:20:44【
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