基于改进人工神经网络法的短期负荷预测

被引量 : 18次 | 上传用户:dsdfafdsfsda
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
短期电力负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,它是保证电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度的重要方面,是能量管理系统(EMS)的组成部分,也是今后进行电网商业化运营所必需的基本内容。本文首先对负荷预测的现有方法进行了综述;接着深入研究了神经网络的模型建立问题,并提出了较为适用的建模方法和应遵循的原则;在研究了大量文献资料的基础上,通过分析电力负荷的各种重要因素,构建了一个三层的BP神经网络,应用改进的BP神经网络,建立了短期负荷预测的模型,并用历史负荷数据进
其他文献
期刊
期刊
本文利用分子动力学模拟方法,模拟了固-液复合法制取铜铝复合材料的过程,研究了保温时间对复合材料过渡层厚度的调控作用、不同过渡层厚度的铜铝复合材料在拉伸载荷下的力学
期刊
涡控制在流体推动动力学中是一个活跃的研究课题.在该文中我们研究了涡控制在振动二维机翼涡流场中的推力机理.我们的研究动机来源于鱼类和鸟类由于在长期的大自然进化过程中
本文发展了一种模拟固壁近旁轴对称Sokes流中粘性液滴的运动和变形及直接计算固壁上应力的边界积分方法。  用本方法首先计算了无限大固壁近旁Stokes流中粘性液滴的运动和
牵张成骨术是通过对切开后仍保留骨膜及软组织附着和血供的骨段施加特定的牵张力,以延长或拓宽骨骼,从而矫治骨骼缺损或畸形的新兴技术。牵张成骨进程中,骨段间隙内的应力分
本论文主要研究了扁柱面网壳的非线性动力学行为。介绍了国内外网壳的进展情况,针对扁柱面网壳在动态载荷作用下的动力学特性做了较为系统的分析和计算,对工程应用提供了理论
负荷建模的重要性已经被广大电力工作者所认识和重视,负荷建模是电力系统中公认的难题之一。本文从负荷建模的基本概念出发,对负荷建模的现状,负荷模型的结构,负荷建模对电力系统计算的影响,以及负荷建模的方法作了全面的综合和概括。其中不仅对经典的算法作了阐述,并对当前比较新的人工智能方法,主要包括遗传算法,人工神经网络和免疫算法,以及基于这几种算法的改进算法作了详细的介绍,并对它们与经典算法的优越性和不足作
本文以实际的变电站仿真培训系统为研究背景,根据要实现复故障仿真的新需求,完成复故障计算模块的开发。故障计算模型采用相序结合的方法,对未受故障影响的网络部分采用序分量可以大大降低网络方程的阶数;对故障部分,使用相分量进行处理,可以直观的描述和处理任意复杂故障。算法上采用补偿法,将故障支路对网络的影响等效为受故障支路影响的节点处的注入电流。通过对节点处补偿注入电流的求解,可以应用原网络方程的导纳阵进行