電力負荷預測理論與方法-資料下載頁
2025-04-28 19:48本頁面
【正文】 聚龍教授 1982年 3月在國際上首先提出來的，在國際期刊 《 SYSTEMS AND CONTROL， I． ETTER》 刊物上發(fā)表，題為“ Control Problems of Grey Systems”，引起了國際上的充分重視。 灰色理論預測法 在灰色系統(tǒng)理論的研究中，將各類系統(tǒng)分為白色、黑色和灰色系統(tǒng)。 “ 白 ” 指信息完全已知： “ 黑 ” 指信息完全未知；“ 灰 ” 則指信息部分已知、部分未知，或者說信息不完全，這是 “ 灰 ” 的基本含義?？陀^世界是物質(zhì)的世界，也是信息的世界。可是在工程技術(shù)、社會、經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、環(huán)境，電力等各種系統(tǒng)中經(jīng)常會遇到信息不完全的情況，如參數(shù)(或因素 )信息不完全，結(jié)構(gòu)信息不完全，關(guān)系 (指內(nèi)、外關(guān)系 )信息不完全 ,運行行為信息不完全等等。 GM(1， 1)模型的建立 GM(1， 1)模型的建立 GM(1， 1)模型的建立 GM(1， 1)模型應用示例 預測結(jié)果趨勢圖100000100002022030000400001h 3h 5h 7h 9h11h 13h 15h 17h 19h 21h 23h小時時間負荷值實際負荷預測負荷絕對誤差人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論是以人體神經(jīng)細胞的信息處理方法為基礎(chǔ)的智能計算理論。神經(jīng)網(wǎng)絡模型可按已發(fā)生的事件積累經(jīng)驗，根據(jù)學習規(guī)則不斷修改模型的網(wǎng)絡連接規(guī)則，最終達到對目標進行正確計算、識別和預測等。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行分布信息、自學習、自適應性及逼近任意連續(xù)函數(shù)的能力，因而能捕獲電力負荷的各種變化趨勢，特別是容易處理電力負荷與某些變量（如天氣變量）之間的非線性關(guān)系。因此，對于天氣復雜多變，負荷變化隨機性強，負荷曲線規(guī)律性差、拐點多的情況，用神經(jīng)網(wǎng)絡進行短期負荷預測比回歸分析法和時間序列法能取得更為理想的結(jié)果。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 節(jié)點 特征量 節(jié)點 特征量 1 權(quán)值 6— 25 隱含層節(jié)點 2 該小時的前一小時負荷 26 輸出層節(jié)點 3 該小時的前兩小時負荷 4 昨天該小時負荷 5 上周這天該小時負荷 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 0500010000150002022025000300003500040000450001 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23實際值預測值人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 節(jié)點 特征量 節(jié)點 特征量 1 權(quán)值 76 預測日前兩天的最高溫度 2— 25 預測日前一天的各小時負荷 77 上周這天的最高溫度 26—49 預測日前兩天的各小時負荷 7887 隱含層節(jié)點 50—73 上周這天的各小時負荷 88—111 輸出層節(jié)點 74 預測日的最高溫度 75 預測日前一天的最高溫度 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測法 05000100001500020220250003000035000400001 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23實際值預測值電力負荷預測 年份 項目 1995 1996 1997 1998 1999 2022 2022 2022 2022 2022 全社會用電量萬 ) 43298 48804 54167 54938 47776 57982 54890 57482 69046 72300 年最大負荷（萬 kW） 10 17 18 最大負荷利用小時 4558 4880 4404 4292 4154 4171 4066 3964 4062 4017 最大負荷利用小時平均值 4256 電力負荷預測 年份 2022年 2022年 2022年 2022年 2022年 2022年 2022年 年用電量預測值 (億 ) 9． 59 10． 52 11． 55 12． 6 年最大負荷利用小時 4256 4256 4256 4256 4256 4256 4256 年最大負荷值 (萬 kW) 項目
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