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文檔簡介
1、短期電力負(fù)荷預(yù)測是電力調(diào)度部門的重要工作。隨著經(jīng)濟發(fā)展和電力市場的不斷完善,負(fù)荷預(yù)測工作直接影響電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益,其精度要求也越來越高。而短期電力負(fù)荷受到天氣等眾多不確定性因素影響,其變化規(guī)律復(fù)雜,預(yù)測難度較大,隨著負(fù)荷預(yù)測精度要求越來越高,單一模型預(yù)測手段已經(jīng)捉襟見肘,本文根據(jù)湖州電網(wǎng)負(fù)荷變化周期性規(guī)律以及地區(qū)負(fù)荷基數(shù)較小、預(yù)測精度易受天氣因素影響的特性,提出一種基于同類型日的新息峰谷差值標(biāo)么化倍比平滑法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)
2、組合的預(yù)測模型。
歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的質(zhì)量對負(fù)荷變化規(guī)律的總結(jié)和歸納意義重大。但歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中難免出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)和噪音,本文對湖州電網(wǎng)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理,對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)進行了歸類,提出了識別方法,并根據(jù)不同類型提出了相應(yīng)的修正方法。用小波閥值去噪方法,對負(fù)荷曲線中的鋸齒做了平滑。
本文分別探討了基于同類型日的新息峰谷差值標(biāo)么化倍比平滑法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并分別進行了預(yù)測,對效果進行了驗證。最后就單項預(yù)測模型結(jié)
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