【摘 要】
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电力行业是涉及国计民生的基础性支柱产业,是国家经济发展和人民实现美好生活的根本。电力负荷预测是国家和区域电网日常工作中的重要构成,也是维持电力系统安全稳定运行的保障。长期负荷预测是开展电网长远期规划的理论依据,短期负荷预测可以更好的帮助电力系统工作者制定发电计划、安排机组启停等。因此,对电力负荷进行科学准确的预测非常有必要。本文的主要工作:首先,详尽介绍了电力负荷的分类和电力负荷预测的特点,给出一
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电力行业是涉及国计民生的基础性支柱产业,是国家经济发展和人民实现美好生活的根本。电力负荷预测是国家和区域电网日常工作中的重要构成,也是维持电力系统安全稳定运行的保障。长期负荷预测是开展电网长远期规划的理论依据,短期负荷预测可以更好的帮助电力系统工作者制定发电计划、安排机组启停等。因此,对电力负荷进行科学准确的预测非常有必要。本文的主要工作:首先,详尽介绍了电力负荷的分类和电力负荷预测的特点,给出一套完整的负荷特性的分析指标体系,通过绘制夏季典型日负荷曲线和年负荷曲线,分析了年负荷特性以及日负荷特性,为下文的负荷预测奠定理论基础。其次,介绍了灰色系统理论,阐明了灰色预测模型对电力系统长期负荷预测的适用性理由,根据灰色系统理论构建了灰色GM（1,1）预测模型,分析了灰色GM（1,1）预测模型在长期负荷预测中的局限性,利用灰色关联分析计算其他影响因素和电力负荷的灰色关联度,得到影响负荷变化的影响因素为地区年生产总值,建立多变量的灰色GM（1,N）预测模型,给出模型检验方法,通过对区域电网的电力负荷长期预测,证实了灰色GM（1,N）预测模型在电力系统长期负荷预测中是具有高度应用价值的。而后,利用马尔科夫链改进灰色GM（1,N）模型,解决灰色模型只对最近一两个预测数据有较高预测准确性的缺陷,改善样本数据分布不规律对灰色模型预测结果的影响,得到改进的马尔科夫-GM（1,N）长期负荷预测方法,对比分析了标准GM（1,1）预测模型、GM（1,N）预测模型以及改进的马尔科夫-GM（1,N）预测模型的预测结果,利用多组实验仿真数据证实了改进的马尔科夫-GM（1,N）预测模型对长期电力负荷的预测效果。最后,搭建了Elman预测模型,实现对电力负荷的短期预测,提出拟牛顿法解决Elman神经网络收敛速度慢的缺陷,并利用模拟退火算法解决Elman神经网络陷入局部极小值的问题。提出具有输出层-隐含层误差反馈的OHF-Elman改进模型,增加对输出数据的反馈处理,通过多组实验数据验证,表明改进后的OHF-Elman神经网络能够显著提高短期负荷预测精度。
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