【摘 要】
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精准可靠的短期电力负荷预测是不仅关系到现代化生产的周密安排,也是电力部门科学可靠规划的基础和保障。由于新能源占比的不断增多以及部分行业生产对负荷预测准确率要求的不断提高,使得目前短期负荷预测手段难以适应新时期的要求,必须要探索新的预测方法。本文主要内容如下:（1）掌握短期负荷预测的基础理论和处理方法,能够有效建立起对负荷属性分析、负荷周期特性等一系列短期负荷预测关键特征的量化输入,构建标准化短期负
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精准可靠的短期电力负荷预测是不仅关系到现代化生产的周密安排,也是电力部门科学可靠规划的基础和保障。由于新能源占比的不断增多以及部分行业生产对负荷预测准确率要求的不断提高,使得目前短期负荷预测手段难以适应新时期的要求,必须要探索新的预测方法。本文主要内容如下:（1）掌握短期负荷预测的基础理论和处理方法,能够有效建立起对负荷属性分析、负荷周期特性等一系列短期负荷预测关键特征的量化输入,构建标准化短期负荷预测流程并在历史数据采用过程中辨别并处理缺失值和异常值,通过清洗样本来降低数据噪声。（2）研究并掌握最小二乘支持向量机（LSSVM）,针对LSSVM参数C和δ经验赋值导致预测性能下降问题,采用粒子群算法（PSO）进行参数优化,同时为了提高粒子群算法计算性能,改进PSO参数为动态粒子群算法（DPSO）,综合DPSO算法,构建DPSO-LSSVM模型进行地区电网短期负荷预测。（3）最后分析了盘锦地区影响地区负荷变化的因素以及盘锦电网的负荷特性,再运用DPSO-LSSVM模型、LSSVM模型以及D5000系统负荷预测平台分别对盘锦地区电网短期负荷进行预测,通过仿真的实验结果来说明DPSO-LSSVM可以能够有效的提高收敛速度、将负荷预测误差降低。分析总结仿真计算结果,本文基于动态粒子群算法的DPSO-LSSVM进行负荷预测时,可以对盘锦短期负荷预测能力起到提升作用,有效提高盘锦地区用电负荷预测精确度,此项方法为盘锦电网短期负荷预测提供更为多样性的方法选择。
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