蕪湖地區(qū)電網(wǎng)超短期負荷預(yù)測系統(tǒng)研制.pdf

1、華東電網(wǎng)自引入電力市場競爭機制以來，電力部門面臨著許多新問題，其中對負荷預(yù)測的準確性也提出了更高的要求。在復(fù)雜的電力市場運營環(huán)境下，對負荷大小做出準確預(yù)測，將有助于經(jīng)濟合理的實現(xiàn)電網(wǎng)內(nèi)發(fā)電機組優(yōu)化組合、優(yōu)化潮流和聯(lián)絡(luò)線交換功率，是電網(wǎng)安全運行和有效降低電網(wǎng)運行成本的重要依據(jù)。準確的負荷預(yù)測，對于加強市場建設(shè)、促進電網(wǎng)和供電企業(yè)共同參與市場競爭，并最終提高電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟效益和社會效益，具有舉足輕重的作用。 蕪湖地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)

2、展使得空調(diào)負荷快速增加，而空調(diào)負荷與溫度、濕度具有關(guān)系密切，因此合理的分析這些影響因素對負荷的影響是提高預(yù)測精度的關(guān)鍵之一。在新的電力市場環(huán)境和用電情況下，需要對現(xiàn)有的負荷預(yù)測系統(tǒng)作進一步的改進和完善。以此為出發(fā)點，開發(fā)新的負荷預(yù)測系統(tǒng)，用于對蕪湖地區(qū)一市三縣的電力負荷情況進行預(yù)測。 在算法上：本文提出了基于小波分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和累積式自回歸滑動平均(ARIMA)模型的組合預(yù)測方法。首先利用小波變換對負荷序列進行小波

3、分解與單支重構(gòu)，得到各頻段上的近似序列和細節(jié)序列，據(jù)各序列的自身特點經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后分別采用相匹配的BP-ANN和ARIMA模型進行預(yù)測，最后將各負荷序列的預(yù)測結(jié)果加以組合得到最終的預(yù)測結(jié)果。此外，采用基于負荷差率的BP網(wǎng)絡(luò)模型，將歷史負荷分為一般日、節(jié)假日和特殊節(jié)假日等分別處理，減小了由于假期帶來的影響。基于支持向量機（SVM）構(gòu)建的預(yù)測模型，充分考慮影響負荷變化的各種因素，通過核函數(shù)與參數(shù)的比較分析后，確定模型使用參數(shù)，并針對不同的日