基于人工神经网络的电网日负荷预测研究

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电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。对一个电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,都依赖于准确的负荷预测。因此,调度部门短期负荷预测的准确性也越来越受到关注。为了提高短期负荷预测的精度,减轻调度员的工作负担,摆脱对个别人员的经验依赖,探索一种更为科学的、程序化的负荷预测方法,对电网的负荷预测的模型、方法进行研究探讨具有重要意义。经过多年的发展,短期负荷预测的理论研究不断丰富。在总结分析各种预测理论优点及不足的基础上,结合温州电网实际情况,本文采用人工神经网络作为负荷预测的
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随着冲击性、非线性和敏感性负载的广泛应用,以及电力系统结构复杂度的提高,除了传统的电能质量问题外,更多的电能质量问题,如间谐波、电压暂降和暂态振荡等,对电网安全产生了巨大威胁。因此,寻求全面准确有效的电能质量分析方法实现对电能质量参数的检测和分析就具有十分重大的理论意义和实践意义。本文从电能质量检测和识别问题出发,对其进行了研究分析。针对目前电能质量非平稳信号检测算法仍存在准确度不够、间谐波检测算