电力系统短期负荷预测方法的研究及应用

摘要

电力工业是国民经济的基础工业。随着我国产业结构完善和人民整体生活水平的改善，对电能的需求逐年加大，同时对电力质量的要求也越来越高，且由于电能生产和消费的同时性，对电网建设和布局提出了更高的要求。电力负荷预测是电网规划建设的依据和基础。随着电力工业在国民经济中扮演着越来越重要的角色，电力负荷的正确预测显得尤为重要。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，根据电力负荷的特点，在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上，本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法，最后利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测，并通过MATLAB编程语言来实现。

关键词：短期负荷预测，神经网络，MATLAB

目录

摘要1

引言3

1、电力系统负荷预测综述4

1.1电力系统负荷预测的含义4

1.2电力系统负荷预测的意义4

2、电力系统短期负荷预测的研究方法5

2.1经典预测方法5

2.1.1单耗法5

2.1.2电力弹性系数法6

2.1.3负荷密度法7

2.1.4分类负荷预测法8

2.2传统预测方法8

2.2.1增长曲线方法9

2.2.2回归分析法9

2.2.3时间序列分析法9

2.3智能预测方法10

2.3.1专家系统法10

2.3.2人工神经网络法10

2.3.3模糊预测法11

结 论12

参考文献13

致谢14