【正文】 ，不同的季節(jié)，不同地區(qū)的氣候，以及溫度的變化都會(huì)對(duì)負(fù)荷造成明顯的影響。 工業(yè)負(fù)荷是指用于工業(yè)生產(chǎn)的用電，一般工業(yè)負(fù)荷的比重在用電構(gòu)成中居于首位，它不僅取決于工業(yè)用戶的工作方式(包括設(shè)備利用情況、企業(yè)的工作班制等)，而且與各行業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)、季節(jié)因素都有緊密的聯(lián)系，一般負(fù)荷是比較恒定的。城市民用負(fù)荷主要是城市居民的家用電器，它具有年年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，以及明顯的季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn)，而且民用負(fù)荷的特點(diǎn)還與居民的日常生活和工作的規(guī)律緊密相關(guān)。全國(guó)性的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，為編制全國(guó)電力規(guī)劃提供依據(jù)，它規(guī)定了全國(guó)電力工業(yè)的發(fā)展水平、發(fā)展速度、源動(dòng)力資源的需求量，電力工業(yè)發(fā)展的資金需求量，以及電力工業(yè)發(fā)展對(duì)人力資源的需求量。較高的預(yù)測(cè)精度充分表明了它的科學(xué)合理性。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)基本算法電力負(fù)荷預(yù)測(cè)綜述、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的含義 電力負(fù)荷有兩方面的含義：一方面是指電力工業(yè)的服務(wù)對(duì)象，包括使用電力的部門(mén)、機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位、工廠、農(nóng)村、車(chē)間、學(xué)校以及各種各樣的用電設(shè)備；另一方面是指上述各用電單位、用電部門(mén)或用電設(shè)備使用電力和電量的具體數(shù)量。利用相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)未來(lái)24小時(shí)負(fù)荷進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，該方法充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線性問(wèn)題的能力和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)典的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法包括線性外推法、多元線性回歸法、時(shí)間序列法和狀態(tài)空間法等。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)為這一地區(qū)電力規(guī)劃奠定了一定的基礎(chǔ)，同時(shí)也為這一地區(qū)電力工業(yè)布局、能源資源平衡、電力余缺調(diào)劑，以及電網(wǎng)資金和人力資源的需求與平衡提供可靠的依據(jù)。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)論文 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)論文題 目：電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 專 業(yè) 水利水電工程 目 錄摘要………………………………………………………………………… 1關(guān)鍵詞 ………………………………………………………………………1目錄………………………………………………………………1電力負(fù)荷預(yù)測(cè)綜述 …………………………………………3…………………………………………3 2　電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義……………………………………22. 電力負(fù)荷分析…………………………………………………4電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容及程序…………………………………電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容………………………………………電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的程序………………………………………7電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型及基本算法………………………………電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型……………………………………………電力負(fù)荷預(yù)測(cè)基本算法…………………………………… 13電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究…………………………………………1基于溫度準(zhǔn)則的外推方法……………………………………18…………………………………21電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模及MATLAB實(shí)現(xiàn)……………………2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)原理…………………………………… 2電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模及MATLAB實(shí)現(xiàn)…………………27結(jié)束語(yǔ)………………………………………………………………36參考文獻(xiàn)……………………………………………………………… 36引言電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)未來(lái)1日至1周的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是一項(xiàng)十分重要的工作，它對(duì)于保證電力工業(yè)的健康發(fā)展，乃至對(duì)于整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展均有著十分重要的意義。人工智能方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專家系統(tǒng)方法和模糊推理方法、小波分析等。實(shí)際算例表明，這種方法應(yīng)用在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方面有較高的精度。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的負(fù)荷概念是指國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體或部門(mén)或地區(qū)對(duì)電力和電量消費(fèi)的歷史情況及未來(lái)的變化發(fā)展趨勢(shì)。、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的意義電力用戶是電力工業(yè)的服務(wù)對(duì)象，電力負(fù)荷的不斷增長(zhǎng)是電力工業(yè)發(fā)展的根據(jù)。本文運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)某市某年某月某日進(jìn)行電力負(fù)荷的短期預(yù)測(cè)，它為這一地區(qū)電力規(guī)劃奠定了一定的基礎(chǔ)，同時(shí)也為這一地區(qū)電力工業(yè)布局、能源資源平衡、電力余缺調(diào)劑，以及電網(wǎng)資金和人力資源的需求與平衡提供可靠的依據(jù)。商業(yè)負(fù)荷，主要是指商業(yè)部門(mén)的照明、空調(diào)、動(dòng)力等用電負(fù)荷，覆蓋面積大，且用電增長(zhǎng)平穩(wěn)，商業(yè)負(fù)荷同樣具有季節(jié)性波動(dòng)的特性。農(nóng)村負(fù)荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容及程序、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的內(nèi)容是指需要測(cè)算些什么量（或參數(shù)），歸納起來(lái)有以下一些參數(shù)需要測(cè)算。有功負(fù)荷的分布是輸電線路設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，也是變電所配置的基礎(chǔ)，即有功負(fù)荷的地區(qū)分布特點(diǎn)是輸變電規(guī)劃和配電規(guī)劃的主要依據(jù)。它是進(jìn)行能源供需平衡的主要依據(jù)。負(fù)荷預(yù)測(cè)根據(jù)目的的不同可以分為超短期、短期、中期和長(zhǎng)期：①超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是指未來(lái)1h以內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測(cè)，在安全監(jiān)視狀態(tài)下，需要5～10s或1～5min的預(yù)測(cè)值，預(yù)防性控制和緊急狀態(tài)處理需要10min至1h的預(yù)測(cè)值。對(duì)中、長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)，要特別研究國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)家政策等的影響。確定目標(biāo)就是要在明確預(yù)測(cè)目的前提下，規(guī)定預(yù)測(cè)對(duì)象的范圍、內(nèi)容和預(yù)測(cè)期限。2）搜集與整理資料。資料的來(lái)源統(tǒng)計(jì)計(jì)算口徑及調(diào)查方法不同，都有對(duì)資料的可信度產(chǎn)生不同的影響。在預(yù)測(cè)中常用的分析方法有多種，如時(shí)間序列分析、因果關(guān)系分析等方法。（2）實(shí)施預(yù)測(cè)階段在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，要依據(jù)選擇的預(yù)測(cè)方法來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種情況下，預(yù)測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)、理論素養(yǎng)及分析判斷能力起重要的作用。務(wù)使預(yù)測(cè)誤差處于可接受的范圍內(nèi)。預(yù)測(cè)題目主要反映預(yù)測(cè)目標(biāo)、預(yù)測(cè)對(duì)象、預(yù)測(cè)范圍和預(yù)測(cè)時(shí)限。結(jié)論與建議是扼要地列出預(yù)測(cè)的主要結(jié)果，提出有關(guān)建議和意見(jiàn)。對(duì)于超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，B(t)近似線性變化，甚至是常數(shù)；對(duì)于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，B(t)一般呈周期性變化；而中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，B(t)呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)的周期性變化。短期負(fù)荷日均值接近于常數(shù)，長(zhǎng)期負(fù)荷年均值增長(zhǎng)較大，甚至需要用非線性模型（二次或指數(shù)函數(shù)）描述。L12nn+1逐小時(shí)作出日負(fù)荷變化系數(shù)的平均值，連接起來(lái)就是一天總的周期變化曲線。（1） 天氣敏感負(fù)荷分量模型影響負(fù)荷的天氣因素，有溫度、濕度、風(fēng)力、陰晴等，這里以溫度為例說(shuō)明天氣敏感負(fù)荷模型。其特點(diǎn)是只有積累大量的事件記錄，才能從中分析出某些事件的出現(xiàn)對(duì)負(fù)荷的影響程度，從而作出特別事件對(duì)負(fù)荷的修正規(guī)則。乘子模型，是用一個(gè)乘子k來(lái)表示特別事件對(duì)負(fù)荷的影響程度，k一般接近于1，那么，特別事件負(fù)荷分量為 （47）疊加模型，是直接把特別事件引起的負(fù)荷變化值當(dāng)成特別事件負(fù)荷分量，即 （48）（4）隨機(jī)負(fù)荷分量模型上述各分量的數(shù)學(xué)模型，都不適應(yīng)于隨機(jī)負(fù)荷分量。2）動(dòng)平均模型動(dòng)平均模型（MA）描述的過(guò)程是它的現(xiàn)在值V(t)可由其現(xiàn)在和過(guò)去的干擾值的有限項(xiàng)的加權(quán)和來(lái)表示，即 （410） 同樣，模型的階數(shù)q和系數(shù)（=1，2，…,q），由過(guò)去的歷史值通過(guò)模型辨別和參數(shù)估計(jì)決定。具有周期變化規(guī)律的非平穩(wěn)時(shí)間序列V(t)，它按固定的周期T呈現(xiàn)的規(guī)律變動(dòng)。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)基本模型是指24小時(shí)的日負(fù)荷預(yù)測(cè)和168小時(shí)的周負(fù)荷預(yù)測(cè)，列舉其預(yù)測(cè)周期，知其基本變化規(guī)律可由線性變化模型和周期變化模型來(lái)描敘，日負(fù)荷至周負(fù)荷的變化，受特別事件影響明顯，對(duì)應(yīng)特別事件負(fù)荷分量模型，同附和隨機(jī)負(fù)荷分量。詳細(xì)地考慮特別事件（天氣）負(fù)荷分量，是一件復(fù)雜的工作，可以專門(mén)用專家系統(tǒng)來(lái)做實(shí)際工作中一般做適當(dāng)簡(jiǎn)化，目前，常把特別事件和天氣對(duì)負(fù)荷的影響分開(kāi)考慮，特別事件用前已講過(guò)的乘子模型或疊加模型考慮；天氣變化對(duì)負(fù)荷的影響，一般主要考慮溫度影響，把負(fù)荷看作是溫度的函數(shù)，由歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和溫度記，通過(guò)線性同歸的辦法，來(lái)確定其關(guān)系。它利用了電力負(fù)荷變動(dòng)的慣性特征和時(shí)間上的延續(xù)性，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)時(shí)間序列的分析處理，確定其基本特征和變化規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)荷。時(shí)間列模型的缺點(diǎn)在于不能充分利用對(duì)負(fù)荷性能有很大影響的氣候信息和其他因素，導(dǎo)致了預(yù)報(bào)的不準(zhǔn)確和數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定?；貧w模型雖然考慮了氣象信息等因素，但需要事先知道負(fù)荷與氣象變量之間的函數(shù)關(guān)系，這是比較困難的。（2）現(xiàn)代負(fù)荷預(yù)測(cè)方法20世紀(jì)80年代后期，一些基于新興學(xué)科理論的現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法逐漸得到了成功應(yīng)用?；疑到y(tǒng)理論把負(fù)荷序列通過(guò)生成變換，使其變化為有規(guī)律的生成數(shù)列再建模，用于負(fù)荷預(yù)測(cè)。后來(lái)，他接受了全國(guó)糧食預(yù)測(cè)的課題，為了搞好預(yù)測(cè)工作，他研究了概率統(tǒng)計(jì)追求大樣本量，必須先知道分布規(guī)律、發(fā)展趨勢(shì)，而時(shí)間序列法只致力于數(shù)據(jù)的擬合，不注重規(guī)律的發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了離散函數(shù)光滑性，微分方程背景值、平射性等一些基本問(wèn)題，同時(shí)也考慮了有限和無(wú)限的相對(duì)性，定義了指標(biāo)集拓?fù)淇臻g的灰導(dǎo)數(shù)，最后解決了微分方程的建模問(wèn)題。所以，一個(gè)完整的專家系統(tǒng)是有四部分組成的，即知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、知識(shí)獲取部分和解釋界面。但是，把專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)等準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為一系列規(guī)則是非常不容易的。誤差反向傳播算法又稱為BP法，提出一個(gè)簡(jiǎn)單的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，就能實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出間非線性映射任何復(fù)雜函數(shù)關(guān)系。4）小波分析預(yù)測(cè)技術(shù)小波分析（Wavelet）是本世紀(jì)數(shù)學(xué)研究成果中最杰出的代表。小波分析方法的提出，可以追溯到1910年Harr提出的“小波”規(guī)范正交基及1938年LittlewoodPaley對(duì)Fourier變換的相位變化本質(zhì)上不影響函數(shù)的LP理論。1986年，法國(guó)數(shù)學(xué)家Mayer創(chuàng)造性地構(gòu)造出了一個(gè)具有一定衰減特性的光滑函數(shù)，它的二進(jìn)制伸縮和平移系構(gòu)成L（R）的規(guī)范正交基，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)在時(shí)頻空間同時(shí)局部化的正交分解。它在數(shù)學(xué)信號(hào)的小波分解過(guò)程中提供有限的從而更實(shí)際、更具體的數(shù)字濾波器。而Wicherhanseer等將Mallat算法進(jìn)一步深化，提出了小波包算法，取得了信號(hào)的最佳時(shí)頻分解。這些優(yōu)點(diǎn)決定了小波分析可以有效地應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究。模糊系統(tǒng)對(duì)于任意一個(gè)非線性連續(xù)函數(shù)，就是找出一類隸屬函數(shù)，一種推理規(guī)則，一個(gè)解模糊方法，使得設(shè)計(jì)出的模糊系統(tǒng)能夠任意逼近這個(gè)非線性函數(shù)。這是一種簡(jiǎn)單易行的易于理解的算法，因?yàn)樗莻€(gè)順序生成過(guò)程，無(wú)需反復(fù)學(xué)習(xí)，因此，這個(gè)方法同樣具有模糊系統(tǒng)優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的一大優(yōu)點(diǎn)，即構(gòu)造起來(lái)既簡(jiǎn)單又快速。高木關(guān)野模糊預(yù)測(cè)算法雖然已得到了很大的應(yīng)用，適用于各種復(fù)雜的建模，取得了較好的預(yù)測(cè)效果，但是它對(duì)輸入變量的要求較高等缺點(diǎn)，這必然限制了它的應(yīng)用。但主要缺點(diǎn)是模型精度不高，訓(xùn)練時(shí)間太長(zhǎng)。函數(shù)逼近就是模糊邏輯系統(tǒng)可以在任意精度上，一致逼近任何定義在一個(gè)致密集上的非線性函數(shù)，其優(yōu)勢(shì)在于它有能夠系統(tǒng)而有效地利用語(yǔ)言信息的能力。電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究、基于溫度準(zhǔn)則的外推方法對(duì)于日負(fù)荷預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，工作日和休假日負(fù)荷曲線差別明顯，其次，天氣因素，特別是溫度對(duì)負(fù)荷有較大的影響，由此，采用基于溫度準(zhǔn)則的外推方法，首先根據(jù)過(guò)去數(shù)個(gè)同類型日得出預(yù)測(cè)日的負(fù)荷變化系數(shù)，認(rèn)為同類型的負(fù)荷變化規(guī)律相近，其次，假定每個(gè)同類型日負(fù)荷數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)，求出其相關(guān)系數(shù)，最后,在預(yù)測(cè)到預(yù)測(cè)日最高溫度和最低溫度出情況下，預(yù)測(cè)出預(yù)測(cè)日的最大負(fù)荷和最小負(fù)荷，再由預(yù)測(cè)日的負(fù)荷變化系數(shù)，最終求出預(yù)測(cè)日的各點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)值。4）讀取預(yù)測(cè)地區(qū)該預(yù)測(cè)日的最高溫度和最低溫度。 上面計(jì)算日負(fù)荷變化系數(shù)，是選擇最近幾個(gè)同類型日，然后取平均值來(lái)求得，實(shí)際上可作如下改進(jìn)