【摘 要】
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负荷预测的准确与否关系到社会的生产生活秩序是否能够正常进行,对于电力企业而言,相对较高的负荷预测准确性能够有效的降低发电成本,提高企业的经济效益。在目前的社会发展情况下,要想提高短期负荷预测的水平,要从影响负荷预测的因素上以及与时俱进的选用预测方法上下功夫。随着国家电网公司提出智能电网以及数字电网,社会上各主要企业都在进行数字化转型,各种影响负荷预测数据的相对容易获取为采用更加先进、复杂的多因素预
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负荷预测的准确与否关系到社会的生产生活秩序是否能够正常进行,对于电力企业而言,相对较高的负荷预测准确性能够有效的降低发电成本,提高企业的经济效益。在目前的社会发展情况下,要想提高短期负荷预测的水平,要从影响负荷预测的因素上以及与时俱进的选用预测方法上下功夫。随着国家电网公司提出智能电网以及数字电网,社会上各主要企业都在进行数字化转型,各种影响负荷预测数据的相对容易获取为采用更加先进、复杂的多因素预测方法提供了基础,BP神经网络就是当下热点的方向之一。本文以大连地区短期电力负荷预测为背景,根据地区电网的变化情况,结合工作实际以及当前地区电网短期负荷预测的要求进行研究。(1)研究了目前国内外短期负荷预测研究发展的现状以及短期负荷特征,同时深入理论研究和与实际结合,研究气候特征、温湿度、日期类型等不同因素如何纳入短期负荷预测模型,搜集整理观察相关影响特征作为预测历史样本属性。(2)提出采用自适应权重调整方法对鲸鱼优化算法进行改进,在巩固算法固有高效稳定收敛的基础上进一步提高全局收敛性,进一步增加收敛速度和寻优能力。然后将改进鲸鱼优化算法与原神经网络相结合,提出BP-GWOA算法,二者相结合可以有效的提高预测精度,合理的解决传统神经网络预测存在的问题。(3)通过实例分析电网短期负荷预测结果,改进算法误差最高为1.126%,相比于基本算法的最低误差2.31%都要低,证明本文所提改进鲸鱼优化算法在提高短期负荷预测能力具有较好的指导作用。
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