【正文】 ,39。 1786 1665 1622 1577 1526 1580 1810 1848 2024 2156 2234 2392 2067 2054 ... 2122 2104 2192 2273 2305 2490 2416 2346 2212 20xx。 如今，負(fù)荷預(yù)測有著多種多樣的方法，每種方法都有自己的優(yōu)勢和局限性，在進行負(fù)荷預(yù)測的時候會產(chǎn)生不同的效果，沒有哪一種方法是最好的，誤差是最小的，而且不能單一只考慮誤差大小，還要考慮外界因素和成本的投入，由于本文的處理手法比較單一，沒有注重處理一些細節(jié)，應(yīng)該對理論進行改進和加強，多 加入一些新的技術(shù)。訓(xùn)練方法選擇按梯度下降法訓(xùn)練。 電力系統(tǒng)整點負(fù)荷預(yù)測研究 13 參數(shù)的設(shè)定 學(xué)習(xí)速率影響著網(wǎng)絡(luò)收斂程度的大小和速度，它影響著每一次訓(xùn)練權(quán)值的變化，學(xué)習(xí)速率越大，修正值越大，可能導(dǎo)致系統(tǒng)震蕩，網(wǎng)絡(luò)不收斂，而學(xué)習(xí)速率小的時候，系統(tǒng)收斂變慢，訓(xùn)練次數(shù)增加，很容易陷入局部極小。第二個是采用動態(tài)步長。設(shè)第二層神經(jīng)元個數(shù)為 N1，第二層第 i個神經(jīng)元輸出變量用 2iko 來表示，由第二層第到第三層第 j 個神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)用3ijw 來表示，第 2 層第 i 個神經(jīng)元的輸出變量用 2ik 來表示。 （ 5） 數(shù)據(jù)融合。 目前廣泛應(yīng)用的計算、分析預(yù)測誤差的方法有平均絕對誤差、均方誤差、 均 方根誤差、標(biāo)準(zhǔn)誤差等 [11]。 ． (5)進行各項負(fù)荷預(yù)測。負(fù)荷內(nèi)部變化往往具有線性和周期性兩大特點。短期負(fù)荷預(yù)測和超短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)核心技術(shù)模塊，因為兩者直接關(guān)系到發(fā)電輸電方案的制定，也是能量管理系統(tǒng)（ EMS）的重要組成部分。 （ 3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 自從 1943年第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出至今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展十分迅速 ， 在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用較廣泛的模型有：反向傳播模型、自組織特征映射。由于電能的生產(chǎn) 、 輸送 、 分配和消費是同時完成的，難以大量儲存，這就要求發(fā)電系統(tǒng)要隨時緊跟系統(tǒng)負(fù)荷變化以達到動態(tài)平衡，否則就會影響供電質(zhì)量，甚至危及電力系統(tǒng)的安全與 穩(wěn)定。 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 題 目： 姓 名： 學(xué) 號： 學(xué) 院： 專 業(yè)： 年 級： 指導(dǎo)教師： （簽名） 年 月 日電力系統(tǒng)整點負(fù)荷預(yù)測研究 I 電力系統(tǒng)整點負(fù)荷預(yù)測研究 摘要 短期負(fù)荷預(yù)測在電 力系統(tǒng)中有著舉足輕重的作用，是電力系統(tǒng)最基本的工作之一，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定，可靠，經(jīng)濟的運行提供了便利條件。因此，科學(xué)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測就成為電力系統(tǒng)一項重要的工作，同時也是電力系統(tǒng)自動化領(lǐng)域中一項中重要內(nèi)容 [1]。將 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測的具體過程為：以歷史負(fù)荷、天氣因素 (如溫度、風(fēng)速、濕度、陰晴等 )等作為輸入變量，以負(fù)荷預(yù)測值為輸出變量，通過大量的樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定神經(jīng)元之間的連接權(quán)值及神經(jīng)元的閾值，然后將訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測未來的負(fù)荷，并且隨著新樣本的加入，可以重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，形成新的權(quán)值和閾值以適應(yīng)新的樣本，訓(xùn)練好的新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進行電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的預(yù)測工作，預(yù)測結(jié)果具有較高的精度 [5]。此外，在能量管理系統(tǒng)中，還有母線負(fù)荷預(yù)測等其他負(fù)荷預(yù)測。 （ 2）氣候因素。 (6) 分析預(yù)測結(jié)果并改進模型。具體預(yù)測流程圖如下： Y N 本章小結(jié) 本章我們學(xué)習(xí)到負(fù)荷預(yù)測在電力系統(tǒng)中的重要性，尤其是短期負(fù)荷預(yù)測，了解到了負(fù)荷預(yù)測的方法，以及負(fù)荷預(yù)測的基本步驟，在后面進行具體操作的時候要一步一步按照步驟來做。 （ 6） 多變量系統(tǒng)。則有 2^k1 )y(21???Nk kyE （ 31） k^y 為網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值。就是改變學(xué)習(xí)速率，開始時學(xué)習(xí)速率取大值，收斂會變快，但這個值不應(yīng)該比引起系統(tǒng)震蕩的最大學(xué)習(xí)速率大，如果發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)震蕩，再 減小。所以學(xué)習(xí)速率要從大往按照經(jīng)驗小逐個實驗，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)震蕩就往小取，發(fā)現(xiàn)收斂速度變慢就往大取。 創(chuàng)建 BP 網(wǎng)絡(luò)： =newff（ minmax（ samplelist）， [20,24], {39。 目前，我國處于一個東部地區(qū)用電量大但電力資源短缺，西部地區(qū)用電量小但電力資源豐富的環(huán)境，因此各地區(qū)的調(diào)度部門應(yīng)該合理分配電力資源，加強負(fù)荷預(yù)測精度，使得每一度電都不浪費，降低電力資源浪費對國家經(jīng)濟發(fā)展的影響，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測短期負(fù)荷有很光明的發(fā)展前景，可供各地區(qū)的電力調(diào)度部門采納使用。 1862 1715 1671 1633 1609 1645 1842 1937 2059 2197 2283 2399 2061 2053 ... 2145 2147 2283 2371 2378 2410 2309 2171 2060 1867。purelin39。tansig39。 1840 1694 1620 1588 1593 1602 1746 1785 1906 1984 2091 2227 1955 1906 ... 1956 1964 2055 2170 2169 2333 2296 2228 2131 1928。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法有著幾個缺陷，比如收斂速度慢、初始權(quán)值選取的隨機性、容易陷入局部極小等，但是在短期負(fù)荷預(yù)測的領(lǐng)域里，它的誤差范圍是在誤差允許范圍之內(nèi)的，而且 BP 算法在非線性逼近方面有其他方法無可比擬的優(yōu)勢，再一次證明其可行性。激發(fā)函數(shù)分別選用雙曲正切函數(shù) tansing，又稱對稱的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 。得到輸出預(yù)測結(jié)果之后，再將 輸出結(jié)果進行反歸一化處理，得到確切的預(yù)測負(fù)荷數(shù)值。第一個是附加沖量法，這種方法是在每個加權(quán)調(diào)節(jié)量上加上一項正比于前次加權(quán)變化量的值，可以明顯加快收斂速度。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（ 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，網(wǎng)絡(luò)輸出為 y ，有 N 個輸入 kx（ k =1,2,3， ...,N），網(wǎng)絡(luò)輸出 ky 亦然。通過用實際的數(shù)據(jù)建模，對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，使輸出達到期望值。電力負(fù)荷其預(yù)測值與實際值一定有出入，即預(yù)測誤差，并且這是不可避免的。 (4)確定一個適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型。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，到傍晚的時候負(fù)荷變化迅速增大，到深夜又迅速減少。 中長期負(fù)荷預(yù)測主要是指對未來一年或幾年的負(fù)荷進行預(yù)測，超短期 負(fù)荷預(yù)測是指對未來幾分鐘幾小時的負(fù)荷進行預(yù)測，而短期負(fù)荷預(yù)測是對未來幾天的負(fù)荷進行預(yù)測。目前模糊集合理論應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測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]。 BP algorithm 電力系統(tǒng)整點負(fù)荷預(yù)測研究 III 目錄 摘要 .................................................................................................................................. I Abstract ............................................................................................................................II 目錄 ............................................................................................................................... III 第 1 章 緒論 .................................................................................................................... 1 負(fù)荷預(yù)測的背景和意義 ....................................................................................... 1 負(fù)荷預(yù)測國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 .................................................................................... 1 本文主要研究內(nèi)容 .............................................................................................. 3 第 2 章 負(fù)荷預(yù)測介紹 ...................................................................................................... 4 負(fù)荷預(yù)測的組成和特點 ....................................................................................... 4 負(fù)荷預(yù)測的組成 ........................................................................................ 4 負(fù)荷預(yù)測的特點 ........................................................................................ 4 影響負(fù)荷預(yù)測的因素 ........................................................................................... 5 負(fù)荷預(yù)測的原則和步驟 ....................................................................................... 5 負(fù)荷預(yù)測的原則 ........................................................................................ 5 負(fù)荷預(yù)測的模型 ........................................................................................ 6 負(fù)荷預(yù)測的步驟 ........................................................................................ 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