考虑气象因子的区域电网梅雨期负荷预测

论文摘要

综合考虑气象因子对梅雨期负荷进行精确预测,能够为区域电网发电控制、调度安全和经济运行提供日前决策建议。分别构建了基于BP及Elman神经网络的短期负荷模型,引入基础和综合气象因子进行对比研究,发现梅雨期负荷与温度的相关性最强。依据历史气象及负荷数据,训练负荷预测模型,并考虑年度负荷增长趋势对负荷预测结果进行适当修正。结果表明,Elman神经网络在考虑基础或综合气象因子的情况下,对梅雨期日负荷及电量均具有良好的预测特性。

论文目录

• 0 引言
• 1 综合气象因子与负荷的关系
•   1.1 负荷特性解析
•   1.2 综合气象因子处理
•   1.3 综合气象因子与负荷的相关性
• 2 人工神经网络预测模型的建立
•   2.1 Elman神经网络算法原理
•   2.2 Elman神经网络算法流程
• 3 梅雨期负荷预测算例
•   3.1 气象数据的选取与预处理
•   3.2 神经网络模型的训练
•   3.3 考虑年度负荷增长趋势的预测结果处理
• 4 负荷预测结果分析
•   4.1 预测准确度分析与结果评价
•   4.2 负荷预测误差产生原因分析
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 苏宜靖,谷炜,赵依,董立,蒋琛,于竞哲

关键词: 气象因子,负荷预测,神经网络,相关性,误差分析

来源: 浙江电力 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国网浙江省电力有限公司,长安大学电子与控制工程学院,浙江大学电气工程学院

分类号: TM715;TP183

DOI: 10.19585/j.zjdl.201912001

页码: 1-7

总页数: 7

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