【摘 要】
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电力系统负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作,负荷预测精度对电网运行的安全性、经济性和电能质量有直接影响。本文首先对电力系统负荷预测的发展与研究现状进
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电力系统负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的工作,负荷预测精度对电网运行的安全性、经济性和电能质量有直接影响。本文首先对电力系统负荷预测的发展与研究现状进行了探讨,通过参考大量文献提出目前电力系统负荷预测中存在的问题,即偏重数学方法轻负荷分析。通过对电力负荷特性的研究,我们可以把电力负荷看成随机信号序列,使用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)理论,将负荷序列分解成具有不同频率特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后将各个固有模态函数与气象因素进行相关分析,找出与气象因素最相关的固有模态函数分量并在使用BP神经网络预测时加入相关气象因素,其它固有模态函数使用BP神经网络直接预测,最后将各个预测得出的固有模态函数分量加和重构得到负荷预测值。由实例预测结果看出,此方法与传统的负荷预测方法相比预测精度有所提高,尤其在负荷曲线的波峰与波谷处预测精度显著提高。
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