基于人工神经网络的电力短期负荷预测系统研究

摘要

当前，我国正面临着严重的电力短缺。全国范围内的拉闸限电，不仅严重影响了工业生产，给人民生活带来极大的不便，还导致了一系列的社会问题。要解决电力短缺的问题，必须继续深化电力市场改革。这就要求电力企业在现有的情况下深入挖掘自身潜力，合理的调度电力资源，尽量降低电力短缺所带来的经济损失。 电力系统短期负荷预测是电力调度中十分重要的一个环节，其结果将对发电机组生产计划的制定、水火发电的合理配置、燃料配置和安全分析设备的短期维修及电网能量的传播等产生很大的影响。在信息化建设蓬勃发展的今天，传统的人工预测已经越来越不能满足电力工业发展的需要，而以人工神经网络为代表的新的预测方法则越来越显示出其巨大的优越性。 本文在研究了大量文献资料的基础上，通过分析影响电力负荷的各种重要因素，构建了一个三层结构的BP网络，并用历史负荷数据进行训练，成功的进行了电力系统的短期负荷预测。预测结果的精度相对传统方法有了很大程度的提高，证明了人工神经网络在电力短期负荷预测领域的有效性。在建立了基于人工神经网络的电力短期负荷预测模型之后，以面向对象的分析与设计方法为指导，采用java语言开发了一个简单的神经网络负荷预测系统原型，进一步证明了基于人工神经网络的电力短期负荷预测系统的可行性。

目录

文摘

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第一章绪论

1.1课题的研究背景及意义

1.1.1我国电力工业发展的历史与现状

1.1.2电力短期负荷预测系统研究的意义

1.2国内外的研究现状

1.2.1电力系统短期负荷预测的方法

1.2.2神经网络应用于短期负荷预测的研究现状

1.3本课题的主要工作

1.4课题所用工具的选择

1.4.1操作系统

1.4.2数据库

1.4.3神经网络仿真

1.4.4软件系统分析设计

1.4.5软件开发

第二章人工神经网络原理

2.1人工神经网络的基本概念及特点

2.1.1人工神经网络的概念

2.1.2人工神经网络的特点

2.2人工神经网络原理

2.2.1生物神经元结构及工作原理

2.2.2人工神经元模型

2.3人工神经网络模型与分类

2.3.1单层神经网络

2.3.2多层神经网络

2.4人工神经网络的学习

2.5人工神经网络的分类

2.6 BP神经网络

2.6.1BP神经网络的模型和结构

2.6.2 BP学习规则

2.6.3 B P网络的训练过程

第三章基于人工神经网络的短期电力负荷预测模型分析

3.1电力系统短期负荷预测

3.1.1影响电力系统短期负荷的主要因素

3.1.2人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的作用

3.2用于电力系统短期负荷预测的人工神经网络模型

3.2.1 BP神经网络的设计

3.2.2样本数据的处理

3.2.3预测实例

第四章电力短期负荷预测系统分析

4.1概述

4.2业务建模

4.3系统的需求分析

4.3.1负荷预测系统的性能需求分析

4.3.2负荷预测系统的功能需求描述

4.3.3负荷预测系统的功能需求分析

4.4建立对象模型

4.4.1发现对象，建立对象类

4.4.2确定对象类之间的关联

4.5精细化的用例描述

第五章短期负荷预测系统设计

5.1概述

5.2企业系统架构

5.3系统的软件体系结构

5.3.1系统分解

5.3.2组件

5.3.3层次体系

5.4系统的设计模式

5.5完整的用例分析

5.6组件的设计

5.6.1 UI组件的设计

5.6.2神经网络组件

5.6.3数据工具组件

5.7系统的数据库设计

5.8系统实现

第六章总结与展望

致谢

参考文献

附录A：研究生期间发表的论文