【正文】 ....................................................................................... 5 負(fù)荷預(yù)測(cè)的原則和步驟 ....................................................................................... 5 負(fù)荷預(yù)測(cè)的原則 ........................................................................................ 5 負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型 ........................................................................................ 6 負(fù)荷預(yù)測(cè)的步驟 ........................................................................................ 6 本章小結(jié) ............................................................................................................ 7 第 3 章 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 ................................................................................................. 8 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 ............................................................................................... 8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性 ........................................................................................ 8 人工神經(jīng)元模型 ........................................................................................ 8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法 ............................................................................................... 9 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ............................................................................................... 9 BP 網(wǎng)絡(luò)的算法 ..........................................................................................10 BP 網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)和改進(jìn)方法 ......................................................................... 11 本章小結(jié) ........................................................................................................... 11 第 4 章 整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)及其實(shí)現(xiàn) ................................................................................12 模型的設(shè)計(jì)及參數(shù)設(shè)定 ......................................................................................12 模型的設(shè)計(jì) ..............................................................................................12 參數(shù)的設(shè)定 ..............................................................................................13 整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) .............................................................................................13 BP 仿真設(shè)計(jì) .......................................................................................................15 預(yù)測(cè)結(jié)果分析 ....................................................................................................20 第 6 章 結(jié)論與展望 .........................................................................................................21 參考文獻(xiàn) .........................................................................................................................22 附錄 ................................................................................................................................23 致謝 ................................................................................................................................26 電力系統(tǒng)整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 1 第 1 章 緒論 負(fù)荷預(yù)測(cè)的背景和意義 電力系統(tǒng)的作用是為各類用戶盡可能經(jīng)濟(jì)地提供可靠而合乎質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)要求的電能，以隨時(shí)滿足各類用戶的需求。 負(fù)荷預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，人們發(fā)明了很多負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法，比如傳統(tǒng)分析法和人工智能等。目前模糊集合理論應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測(cè)主要有以下幾種方法：模糊聚類法、模糊相似優(yōu)先比法、模糊最大貼近度法等 [4]。論文研究主要內(nèi)容如下： 第 1 章 介紹選題背景、目的及其意義，介紹本課題的發(fā)展現(xiàn)狀，說(shuō)明本課題的主要工作任務(wù)。 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)主要是指對(duì)未來(lái)一年或幾年的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，超短期 負(fù)荷預(yù)測(cè)是指對(duì)未來(lái)幾分鐘幾小時(shí)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，而短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是對(duì)未來(lái)幾天的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果負(fù)荷預(yù)測(cè)員真正掌握了電力負(fù)荷的本質(zhì)規(guī)律，那么預(yù)測(cè)條電力系統(tǒng)整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 5 件就是必然條件，所作出的預(yù)測(cè)往往是比較可靠的。電力系統(tǒng)負(fù)荷隨著人們用電的規(guī)律變化而變化，比如日負(fù)荷，在白天負(fù)荷變化平緩，到傍晚的時(shí)候負(fù)荷變化迅速增大，到深夜又迅速減少。 （ 4）其他因素。 (4)確定一個(gè)適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型。 負(fù)荷預(yù)測(cè)的步驟 預(yù)測(cè)負(fù)荷前，都要對(duì)歷史負(fù)荷進(jìn)行分析總結(jié)，完成對(duì)未來(lái)負(fù)荷的預(yù)測(cè)。電力負(fù)荷其預(yù)測(cè)值與實(shí)際值一定有出入，即預(yù)測(cè)誤差，并且這是不可避免的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)技術(shù)比起來(lái)，有以下明顯的特點(diǎn)： （ 1） 非線性。通過(guò)用實(shí)際的數(shù)據(jù)建模，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使輸出達(dá)到期望值。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法 BP 算法基本思想是最小二乘學(xué)習(xí)算法，它的算法過(guò)程是沿著梯度下降方向不斷修改權(quán)值閾值 ，直到達(dá)到設(shè)定的誤差的最小值。結(jié)構(gòu)圖如圖 31 所示 1x i j k 2x 1py ..... .... .... 1my nx 圖 31 三層 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖 福州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（ 論文） 10 BP 網(wǎng)絡(luò)的算法 設(shè)網(wǎng)絡(luò)有三層，第三層盡含輸出接點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)輸出為 y ，有 N 個(gè)輸入 kx（ k =1,2,3， ...,N），網(wǎng)絡(luò)輸出 ky 亦然。改進(jìn)后的修正量為 )()1( ( 2 )( 2 )( 2 ) twdwEtw ijijkij ?????? ?? （ 34） （ 5） ?是增益項(xiàng)， ? 是矩參數(shù)，一般是 到 ，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果達(dá)到誤差精度的要求后，停止訓(xùn)練，如果達(dá)不到，回到（ 2）。第一個(gè)是附加沖量法，這種方法是在每個(gè)加權(quán)調(diào)節(jié)量上加上一項(xiàng)正比于前次加權(quán)變化量的值，可以明顯加快收斂速度。實(shí)際訓(xùn)練的時(shí)候，按照從小到大的順序逐個(gè)代入程序進(jìn)行試驗(yàn)，選出最合適的值。得到輸出預(yù)測(cè)結(jié)果之后，再將 輸出結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理，得到確切的預(yù)測(cè)負(fù)荷數(shù)值。 整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) 本文以某地區(qū) 5 到 20 日的整點(diǎn)負(fù)荷作為訓(xùn)練樣本，預(yù)測(cè) 2 2 23 日的整點(diǎn)負(fù)荷。激發(fā)函數(shù)分別選用雙曲正切函數(shù) tansing，又稱對(duì)稱的sigmond 函數(shù)，函數(shù)形式如 44 xxeexf11)( ?? （ 44） 隱層到輸出函數(shù)選用純 線性函數(shù) purelin 。 在經(jīng)過(guò) 3638 次訓(xùn)練之后，達(dá)到了訓(xùn)練目標(biāo)，結(jié)果如圖 51 所示 0 500 1000 1500 20xx 2500 3000 3500104103102101100101102B e s t T r a i n i n g P e r f o r m a n c e i s 0 . 0 0 0 9 9 9 8 5 a t e p o c h 3 6 3 8誤差目標(biāo)訓(xùn)練次數(shù) T r a i nB e s tG o a l 圖 41 訓(xùn)練結(jié)果 輸出結(jié)果再經(jīng)過(guò)反歸一化之后，得到了 21 日、 22 日和 23 日的預(yù)測(cè)負(fù)荷數(shù)據(jù)，和實(shí)際負(fù)荷值相比較得出了誤差，如表 4 4 44 所示 表 42 某地區(qū) 21 日負(fù)荷誤差表 單位（ kw） 時(shí)間 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差（ %） 0:00 1847 1:00 1716 2:00 1618 3:00 1623 4:00 1606 5:00 1633 6:00 1805 7:00 1880 8:00 2037 9:00 2146 10:00 2242 電力系統(tǒng)整點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究 17 11:00 2373 12:00 2058 13:00 2034 14:00 2129 15:00 2118 16:00 2210 17:00 2295 18:00 2318 19:00 2455 20:00 2398 21:00 2304 22:00 2231 23:00 2050 表 43 某地區(qū) 22 日負(fù)荷誤差表 單位（ kw） 時(shí)間 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差（ %） 0:00 1871 1:00 1752 2:00 1702 3:00 1644 4:00 1605 5:00 1670 6:00 1826 7:00 1800 8:00 1854 9:00 20xx 10:00 2060 11:00 2218 12:00 1978 13:00 1938 14:00 20xx 15:00 1991 16:00 2071 17:00 2150 福州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（ 論文） 18 18:00 2216 19:00 2309 20:00 2264 21:00 2210 22:00 2127 23:00 1909 表 44 某地區(qū) 23 日負(fù)荷誤差表 單位（ KW） 時(shí)間 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差（ %） 0:00 1754