基于BP神经网络的地区售电量预测新方法研究

摘要

售电量是电力市场中一个重要的经济指标。在某个时间段内售电量反映了地区经济发展对电量的整体需求情况，也从侧面反映了当地电网经营企业的电量销售和经营情况。售电量预测作为电力经营生产中的一项重要工作，对于电网升级改造、企业经营、财务管控、智能电网大数据及电力市场营销策略的制定和调整具有非常重要的意义。 本文首先分类对影响售电量的内部影响因素和外部影响因素进行分析。外部影响因素主要从人口、经济社会发展、固定投资、环境及电力价格政策等五方面，内部因素主要结合全行业的分类和供电企业营销统计报表数据源划分为农林牧渔业、工业、建筑业等九个方面。结合实际情况和预测的时效性要求，月售电量的影响因素主要考虑内部影响因素；年售电量的影响因素主要考虑内、外部影响因素。 其次本文从细化影响年、月售电量影响因素、发挥自组织自学习电量预测的复杂非线性映射、提高预测精度考虑出发，寻求基于BP神经网络建立了售电量预测的新方法，设计了售电量的预测模型，并使用MATLAB编程分别实现对宁夏银川市、西吉县、彭阳县等地区的年、月售电量仿真预测，预测结果表明，基于BP神经网络的售电量预测新方法可行。同时，以银川市年、月售电量预测为例分别与常用的其他三种售电量预测方法的预测结果进行了对比分析，结果表明，基于BP神经网络的售电量预测新方法的预测精度较其他三种常用方法高，能够满足实际需要。 最后本文基于MATLAB GUI设计了基于BP神经网络的售电量预测系统。该系统分版本信息、外部导入数据、数据归一化、神经网络参数结构和网络训练参数设置、预测控制及误差绘图模块、附属菜单设置模块等六大模块。在实例验证中，利用该系统对宁夏银川市2014年的月售电量进行了预测，预测结果表明，该系统能够简单、快速的对地区售电量进行预测。

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1 绪 论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 售电量预测的研究现状分析及趋势

1.2.1经典预测方法

1.2.2传统预测方法

1.2.3现代新型预测方法

1.3 售电量预测存在的主要问题

1.4 本文的主要研究工作

2 售电量影响因素分析

2.1 引言

2.2 月度售电量影响因素分析

2.3 年售电量影响因素分析

2.4 本章小结

3 基于BP神经网络售电量预测的新方法

3.1 引言

3.2 基于BP神经网络售电量预测的原理

3.3 基于BP神经网络的售电量模型设计

3.3.1 基于BP神经网络的年售电量预测模型设计

3.3.2 基于BP神经网络的月售电量预测模型设计

3.4 BP神经网络地区售电量预测的算法

3.5 基于BP神经网络的地区售电量预测程序设计

3.5.1 年度电量预测程序设计

3.5.2 月度电量预测程序设计

3.6 本章小结

4 基于BP神经网络售电量预测新方法实例验证分析

4.1 引言

4.2 银川市售电量预测

4.2.1 银川市年度售电量预测

4.2.2 银川市月度电量预测

4.3 西吉县的售电量预测

4.3.1 西吉县年度售电量预测

4.3.2 西吉县月度售电量预测

4.4 彭阳县的月度电量预测

4.4.1 彭阳县年度售电量预测

4.4.2 彭阳县月度售电量预测

4.5 BP神经网络售电量预测新方法与现有售电量预测方法预测结果分析

4.5.1 与电力弹性系数法的预测结果对比分析

4.5.2 与回归分析法的预测结果对比分析

4.5.3 与经验预测法的预测结果对比分析

4.6 本章小结

5 基于BP神经网络的售电量预测系统设计

5.1 引言

5.2 售电量预测系统的功能分析

5.3 售电量预测系统总体设计

5.4 售电量预测系统各模块功能的实现

5.5 售电量预测系统的测试

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

附件1 在校期间的发表论文

参考文献