電大-電力負(fù)荷預(yù)測

1、PAGE PAGE 6 編號：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）電力負(fù)荷預(yù)測學(xué) 生 指導(dǎo)教師 專 業(yè) 層 次 批 次 學(xué) 號 學(xué)習(xí)中心 工作單位 年 月 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院制論文格式要求論文開本大?。篈4紙；頁面設(shè)置：左邊距：30mm，右邊距：25mm；上邊距：30mm，下邊距：25mm封面：論文題目小于25個字，隸書、二號、加粗，其他項(xiàng)為隸書、三號； 摘要：300字左右，宋體、小四；關(guān)鍵詞：35個，宋體、小四、各關(guān)鍵詞間距3個空格；目錄：內(nèi)容為宋體、四號；正文：宋體、五號，行間距18磅； 正文字?jǐn)?shù)：本科至少6000字，?？浦辽?000字一級標(biāo)題：宋體、三號、加粗，段前段后間距為一

2、行、左對齊、單列一行，如：1 優(yōu)秀畢業(yè)論文 ；二級標(biāo)題：宋體、四號、加粗，段前段后間距為一行、左對齊、單列一行，如：1.1優(yōu)秀畢業(yè)論文 ；三級標(biāo)題：宋體、小四號、加粗，段前段后間距為一行、左對齊、單列一行，如：1.1.1優(yōu)秀畢業(yè)論文 ；參考文獻(xiàn)：本科至少15篇，專科至少10篇，宋體、五號，書寫格式應(yīng)嚴(yán)格按照規(guī)范要求書寫；摘要、目錄、后記、參考文獻(xiàn)、附錄：作為標(biāo)題要居中，其他格式同正文一級標(biāo)題。圖（表）：標(biāo)題宋體、小五號、加粗，內(nèi)容宋體、小五號，表注為宋體、六號；特殊說明：論文正文第一部分內(nèi)容必須包括本文研究背景、研究現(xiàn)狀、研究目的和意義。其他具體細(xì)則見中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育畢業(yè)論文寫作要求和

3、格式規(guī)范，要求學(xué)生的畢業(yè)論文稿件嚴(yán)格按上述規(guī)定進(jìn)行整理，以符合規(guī)范要求。獨(dú) 創(chuàng) 性 聲 明本人聲明所呈交的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）是我個人進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文（設(shè)計(jì)）中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得中國農(nóng)業(yè)大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)生簽名： 時間： 年 月 日關(guān)于論文（設(shè)計(jì)）使用授權(quán)的說明本人完全了解中國農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院本、?？飘厴I(yè)論文（設(shè)計(jì)）工作條例（暫行規(guī)定）對：“成績?yōu)閮?yōu)秀畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)），網(wǎng)絡(luò)

4、教育學(xué)院將有權(quán)選取部分論文（設(shè)計(jì)）全文匯編成集或者在網(wǎng)上公開發(fā)布。如因著作權(quán)發(fā)生糾紛，由學(xué)生本人負(fù)責(zé)”完全認(rèn)可，并同意中國農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院可以以不同方式在不同媒體上發(fā)表、傳播畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的全部或部分內(nèi)容。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院有權(quán)保留送交論文（設(shè)計(jì)）的復(fù)印件和磁盤，允許論文（設(shè)計(jì)）被查閱和借閱，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編論文（設(shè)計(jì)）。保密的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議學(xué)生簽名： 時間： 年 月 日摘要電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是確保電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要手段之一，隨著我國電力市場的建立和發(fā)展，對這一區(qū)域內(nèi)電力規(guī)劃、電力工業(yè)布局、能源資源平衡以及電網(wǎng)資金和人力資源的

5、需求與平衡提供可靠的依據(jù)。因此，電力負(fù)荷預(yù)測是一項(xiàng)十分重要的工作，它對于保證電力工業(yè)的健康發(fā)展，乃至對于整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展均有著十分重要的意義?，F(xiàn)階段我國針對短期負(fù)荷預(yù)測技術(shù)進(jìn)行研究，主要包括數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法和人工智能方法。其中人工智能方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專家系統(tǒng)方法和模糊推理方法、小波分析等。本文主要介紹一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法，經(jīng)過實(shí)例證明，這種方法在短期負(fù)荷預(yù)測方面具有一定的應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：電力負(fù)荷預(yù)測 人工智能 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc432585944 1、前言 PAGEREF _Toc432585944 h

6、 1 HYPERLINK l _Toc432585945 1.1 電力負(fù)荷預(yù)測的含義 PAGEREF _Toc432585945 h 1 HYPERLINK l _Toc432585946 1.2 研究的目的和意義 PAGEREF _Toc432585946 h 1 HYPERLINK l _Toc432585947 2、電力負(fù)荷分析 PAGEREF _Toc432585947 h 1 HYPERLINK l _Toc432585948 3、電力負(fù)荷預(yù)測的內(nèi)容 PAGEREF _Toc432585948 h 2 HYPERLINK l _Toc432585949 4、電力負(fù)荷預(yù)測的程序過程 P

7、AGEREF _Toc432585949 h 2 HYPERLINK l _Toc432585950 4.1 準(zhǔn)備階段 PAGEREF _Toc432585950 h 2 HYPERLINK l _Toc432585951 4.2 實(shí)施預(yù)測階段 PAGEREF _Toc432585951 h 3 HYPERLINK l _Toc432585952 4.3 評價預(yù)測階段 PAGEREF _Toc432585952 h 3 HYPERLINK l _Toc432585953 4.4 題出預(yù)測報告階段 PAGEREF _Toc432585953 h 3 HYPERLINK l _Toc4325859

8、54 5、預(yù)測模型的建立與使用 PAGEREF _Toc432585954 h 4 HYPERLINK l _Toc432585955 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) PAGEREF _Toc432585955 h 4 HYPERLINK l _Toc432585956 5.2 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測建模及MATLAB實(shí)現(xiàn) PAGEREF _Toc432585956 h 4 HYPERLINK l _Toc432585957 6、結(jié)束語 PAGEREF _Toc432585957 h 5 HYPERLINK l _Toc432585958 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc432585958 h 61、前

9、言1.1 電力負(fù)荷預(yù)測的含義電力負(fù)荷有兩方面的含義：一方面是指電力工業(yè)的服務(wù)對象，包括使用電力的部門、機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位、工廠、農(nóng)村、車間、學(xué)校以及各種各樣的用電設(shè)備；另一方面是指上述各用電單位、用電部門或用電設(shè)備使用電力和電量的具體數(shù)量。電力負(fù)荷預(yù)測中的負(fù)荷概念是指國民經(jīng)濟(jì)整體或部門或地區(qū)對電力和電量消費(fèi)的歷史情況及未來的變化發(fā)展趨勢。1.2 研究的目的和意義電力用戶是電力工業(yè)的服務(wù)對象，電力負(fù)荷的不斷增長是電力工業(yè)發(fā)展的根據(jù)。正確地預(yù)測電力負(fù)荷，既是為了保證無條件供應(yīng)國民經(jīng)濟(jì)各部門及人民生活以充足的電力的需要，也是電力工業(yè)自身健康發(fā)展的需要。電力負(fù)荷預(yù)測工作既是電力規(guī)劃工作的重要組成部分，也

10、是電力規(guī)劃的基礎(chǔ)。2、電力負(fù)荷分析本文對某市進(jìn)行電力短期負(fù)荷預(yù)測，電力負(fù)荷的構(gòu)成與特點(diǎn)如下：電力系統(tǒng)負(fù)荷一般可以分為城市民用負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷、農(nóng)村負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷以及其他負(fù)荷等，不同類型的負(fù)荷具有不同的特點(diǎn)和規(guī)律。城市民用負(fù)荷主要是城市居民的家用電器，它具有年年增長的趨勢，以及明顯的季節(jié)性波動特點(diǎn)，而且民用負(fù)荷的特點(diǎn)還與居民的日常生活和工作的規(guī)律緊密相關(guān)。商業(yè)負(fù)荷，主要是指商業(yè)部門的照明、空調(diào)、動力等用電負(fù)荷，覆蓋面積大，且用電增長平穩(wěn)，商業(yè)負(fù)荷同樣具有季節(jié)性波動的特性。雖然商業(yè)負(fù)荷在電力負(fù)荷中所占比重不及工業(yè)負(fù)荷和民用負(fù)荷，但商業(yè)負(fù)荷中的照明類負(fù)荷占用電力系統(tǒng)高峰時段1。此外，商業(yè)部門由于商業(yè)行

11、為在節(jié)假日會增加營業(yè)時間，從而成為節(jié)假日中影響電力負(fù)荷的重要因素之一。 工業(yè)負(fù)荷是指用于工業(yè)生產(chǎn)的用電，一般工業(yè)負(fù)荷的比重在用電構(gòu)成中居于首位，它不僅取決于工業(yè)用戶的工作方式，而且與各行業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)、季節(jié)因素都有緊密的聯(lián)系，一般負(fù)荷是比較恒定的。農(nóng)村負(fù)荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。此類負(fù)荷與工業(yè)負(fù)荷相比，受氣候、季節(jié)等自然條件的影響很大，這是由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點(diǎn)所決定的。農(nóng)業(yè)用電負(fù)荷也受農(nóng)作物種類、耕作習(xí)慣的影響，但就電網(wǎng)而言，由于農(nóng)業(yè)用電負(fù)荷集中的時間與城市工業(yè)負(fù)荷高峰時間有差別，所以對提高電網(wǎng)負(fù)荷率有好處2。從以上分析可知電力負(fù)荷的特點(diǎn)是經(jīng)常變化的，不但按小時變、按日變，而且按周變，按年

12、變，同時負(fù)荷又是以天為單位不斷起伏的，具有較大的周期性，負(fù)荷變化是連續(xù)的過程，一般不會出現(xiàn)大的躍變，但電力負(fù)荷對季節(jié)、溫度、天氣等是敏感的，不同的季節(jié)，不同地區(qū)的氣候，以及溫度的變化都會對負(fù)荷造成明顯的影響。3、電力負(fù)荷預(yù)測的內(nèi)容電力負(fù)荷預(yù)測的內(nèi)容是指需要測算些什么量（或參數(shù)），歸納起來有以下一些參數(shù)需要測算。（1）最大有功負(fù)荷及其分布。最大有功負(fù)荷的大小是確定電力系統(tǒng)裝機(jī)規(guī)模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，換句話說是電源規(guī)劃的依據(jù)3。有功負(fù)荷，加上電網(wǎng)中損失的有功和發(fā)電廠自用有功量，再加上適量的備用容量，就等于電力系統(tǒng)的裝機(jī)容量。有功負(fù)荷的分布是輸電線路設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，也是變電所配置的基礎(chǔ)，即有功負(fù)荷的地區(qū)分布特點(diǎn)

13、是輸變電規(guī)劃和配電規(guī)劃的主要依據(jù)。（2）無功負(fù)荷及其分布。無功負(fù)荷的大小及分布是確定電力系統(tǒng)無功電源規(guī)劃的基礎(chǔ)，也是影響電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要因素。（3）需電量。它是進(jìn)行能源供需平衡的主要依據(jù)。（4）電力負(fù)荷曲線及其特征值。電力負(fù)荷大小及其在時間上的分布特征，對電力規(guī)劃及電力系統(tǒng)運(yùn)行是至關(guān)重要的4。它是確定電力系統(tǒng)中電源結(jié)構(gòu)、調(diào)峰容量需求、運(yùn)行方式及能源平衡的主要依據(jù)。負(fù)荷預(yù)測根據(jù)目的的不同可以分為超短期、短期、中期和長期：超短期負(fù)荷預(yù)測是指未來1h以內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測，在安全監(jiān)視狀態(tài)下，需要510s或15min的預(yù)測值，預(yù)防性控制和緊急狀態(tài)處理需要10min至1h的預(yù)測值。短期負(fù)荷預(yù)測是指日負(fù)

14、荷預(yù)測和周負(fù)荷預(yù)測，分別用于安排日調(diào)度計(jì)劃和周調(diào)度計(jì)劃，包括確定機(jī)組起停、水火電協(xié)調(diào)、聯(lián)絡(luò)線交換功率、負(fù)荷經(jīng)濟(jì)分配、水庫調(diào)度和設(shè)備檢修等，對短期預(yù)測，需充分研究電網(wǎng)負(fù)荷變化規(guī)律，分析負(fù)荷變化相關(guān)因子，特別是天氣因素、日類型等和短期負(fù)荷變化的關(guān)系。中期負(fù)荷預(yù)測是指月至年的負(fù)荷預(yù)測，主要是確定機(jī)組運(yùn)行方式和設(shè)備大修計(jì)劃等5。長期負(fù)荷預(yù)測是指未來35年甚至更長時間段內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測，主要是電網(wǎng)規(guī)劃部門根據(jù)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和對電力負(fù)荷的需求，所作的電網(wǎng)改造和擴(kuò)建工作的遠(yuǎn)景規(guī)劃。對中、長期負(fù)荷預(yù)測，要特別研究國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國家政策等的影響。4、電力負(fù)荷預(yù)測的程序過程電力負(fù)荷預(yù)測是一個過程，其一般程序可劃分為準(zhǔn)

15、備、實(shí)施、評價與提交預(yù)測報告四個階段。4.1 準(zhǔn)備階段準(zhǔn)備階段的工作是由確定預(yù)測目標(biāo)、落實(shí)組織工作、搜集資料、分析資料和選擇方法等工作組成6。（1）確定預(yù)測目標(biāo)。確定目標(biāo)就是要在明確預(yù)測目的前提下，規(guī)定預(yù)測對象的范圍、內(nèi)容和預(yù)測期限。一般而言，預(yù)測范圍視研究問題所涉及的范圍而定，編制全國電力規(guī)劃，就要預(yù)測全國范圍內(nèi)的電力、電量需求量；編制大區(qū)網(wǎng)局或地方（省、地、縣）電力局的發(fā)展規(guī)劃，就要預(yù)測大區(qū)電網(wǎng)或地方電力局范圍內(nèi)的電力、電量需求量。預(yù)測內(nèi)容是指包括電力、電量、電力負(fù)荷的地區(qū)分布，電力負(fù)荷隨時間的變化規(guī)律，以及電力負(fù)荷曲線特征及負(fù)荷曲線等。預(yù)測期限是指預(yù)測的時間長短，一般電力規(guī)劃中負(fù)荷預(yù)測期

16、限有短期預(yù)測（即5年期預(yù)測），中期預(yù)測（即510年期預(yù)測），及長期預(yù)測（即15年以上的預(yù)測）。（2）搜集與整理資料。資料是預(yù)測的基本依據(jù)，占有的資料的充裕程度及資料的可信度，對預(yù)測結(jié)果的可信度是至關(guān)重要的7。一般在做電力負(fù)荷預(yù)測時需要搜集與整理的資料主要有：電力系統(tǒng)歷年用電負(fù)荷、用電量、用電構(gòu)成；經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)（如國民生產(chǎn)總值、國民收入等）；國民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的歷史、現(xiàn)狀及可能的變化發(fā)展趨勢；人口預(yù)測資料及人均收入水平；能源利用效率及用電比重的變化；工業(yè)布局及用戶的用電水平指標(biāo)；以及國外參考國家的上述類似歷史資料。（3）分析資料，選擇預(yù)測方法。對經(jīng)過鑒別整理后的資料要進(jìn)行分析，以尋求其規(guī)律。在預(yù)測中常

17、用的分析方法有多種，如時間序列分析、因果關(guān)系分析等方法。要根據(jù)資料的掌握情況及資料樣式，選擇相應(yīng)的預(yù)測方法，尋求預(yù)測量的演變規(guī)律或趨勢，建立預(yù)測模型。沒有一種方法在任何預(yù)測場合下均可以保證獲得滿意的結(jié)果。因此，必須根據(jù)對資料的占有情況，以及預(yù)測目標(biāo)、預(yù)測期限，預(yù)測環(huán)境、預(yù)測結(jié)果的精確度，同時考慮預(yù)測本身的效益成本分析等進(jìn)行權(quán)衡，以便作出合理的選擇8。4.2 實(shí)施預(yù)測階段在進(jìn)行預(yù)測時，要依據(jù)選擇的預(yù)測方法來進(jìn)行預(yù)測。如果是采用定量預(yù)測方法來進(jìn)行預(yù)測，就要根據(jù)建立的定量預(yù)測模型，帶入預(yù)測期的自變量目標(biāo)值，就可以獲得預(yù)測期所要的預(yù)測變量值。如果是采用定性預(yù)測方法來進(jìn)行預(yù)測，就應(yīng)根據(jù)掌握的客觀資料進(jìn)行

18、科學(xué)的邏輯推理，推斷出預(yù)測期的預(yù)測值。由于影響預(yù)測對象的諸因素可能會發(fā)生變化，從而可能使未來的實(shí)際結(jié)果與預(yù)測依據(jù)的歷史資料呈現(xiàn)的規(guī)律不相吻合，預(yù)測人員必須適時的對預(yù)測模型及預(yù)測結(jié)果加以修正。這種情況下，預(yù)測人員的經(jīng)驗(yàn)、理論素養(yǎng)及分析判斷能力起重要的作用9。4.3 評價預(yù)測階段預(yù)測的主要成果是得到預(yù)測結(jié)果。預(yù)測結(jié)果應(yīng)該是明確的，可以被檢驗(yàn)的。因此，在得到預(yù)測結(jié)果后必須對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度和可靠性進(jìn)行評價。務(wù)使預(yù)測誤差處于可接受的范圍內(nèi)。若誤差太大，就失去了預(yù)測的意義，并從而導(dǎo)致電力規(guī)劃的失誤。4.4 提出預(yù)測報告階段預(yù)測報告是預(yù)測結(jié)果的文字表述。預(yù)測報告一般包括題目、摘要、正文、結(jié)論、建議、和附錄

19、等部分。預(yù)測題目主要反映預(yù)測目標(biāo)、預(yù)測對象、預(yù)測范圍和預(yù)測時限。摘要通常說明預(yù)測中的主要發(fā)現(xiàn)、預(yù)測的結(jié)果及提出的主要建議和意見。摘要與題目配合，可以引起有關(guān)方面的重視。正文包括分析及預(yù)測過程、預(yù)測模型及說明、有關(guān)計(jì)算方法、必要的圖表、預(yù)測的主要結(jié)論及對主要結(jié)論的評價。結(jié)論與建議是扼要地列出預(yù)測的主要結(jié)果，提出有關(guān)建議和意見。附錄主要包括說明正文的附表、資料，預(yù)測中采用的計(jì)算方法的推導(dǎo)和說明，以及正文中未列出的有價值的其他資料。5、預(yù)測模型的建立與使用5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測，其優(yōu)點(diǎn)是可以模仿人腦的智能化處理，對大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有自適應(yīng)功能，具有信息記憶、

20、自主學(xué)習(xí)、知識推理和優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn)，特別的，其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能是常規(guī)算法和專家系統(tǒng)技術(shù)所不具備的。以用作時間序列預(yù)測。誤差反向傳播算法又稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提出一個簡單的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，就能實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出間非線性映射任何復(fù)雜函數(shù)關(guān)系。因此，我們可以將對電力負(fù)荷影響最大的幾種因素作為輸入，即當(dāng)天的天氣溫度、天氣晴朗度（又稱為能見度）、風(fēng)向風(fēng)力、峰谷負(fù)荷及相關(guān)負(fù)荷等，爭取獲得較好的預(yù)測結(jié)果10。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)包含在歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中的映射關(guān)系，再利用這種映射關(guān)系預(yù)測未來負(fù)荷。由于該方法具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，因

21、此有很大的應(yīng)用市場，但其缺點(diǎn)是學(xué)習(xí)收斂速度慢，可能收斂到局部最小點(diǎn)；并且知識表達(dá)困難，難以充分利用調(diào)度人員經(jīng)驗(yàn)中存在的模糊知識11。5.2 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測建模及MATLAB實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測對電力系統(tǒng)控制、運(yùn)行和計(jì)劃都有著重要的意義。電力系統(tǒng)負(fù)荷變化受多方面的影響，一方面，負(fù)荷變化存在著由未知不確定的因素引起的隨機(jī)的波動；另一方面，又具有周期變化的規(guī)律性，這也使得負(fù)荷曲線具有相似性。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的較強(qiáng)的非線性映射等特性，它常被用于負(fù)荷預(yù)測。本文采用MATLAB軟件編程、仿真，具體過程如下所示：(1) 問題描述電力系統(tǒng)負(fù)荷短期預(yù)報問題的解決辦法和方式可以分為統(tǒng)計(jì)技術(shù)、專家系統(tǒng)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

22、等。眾所周知，負(fù)荷曲線是很多因素相關(guān)的一個非線性函數(shù)。對于抽樣和逼近這種非線性函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種合適的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)在于它具有模擬多變量而不需要對輸入變量做復(fù)雜的相關(guān)假設(shè)的能力。它不依靠專家經(jīng)驗(yàn)，只利用觀察到的數(shù)據(jù)，可以從訓(xùn)練過程中通過學(xué)習(xí)來抽樣和逼近隱含的輸入/輸出非線性的關(guān)系。近年來的研究表明，相對于前兩種方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報可獲得更高的精度。在對短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報前，一個特別重要的問題是如何劃分負(fù)荷類型或日期類型?？v觀已經(jīng)發(fā)表的文獻(xiàn)資料，大體有以下幾種劃分模式：1）將一周的7天分為工作日和休息日等兩種類型；2）將一周分為星期一、星期二到星期四、星期五、星期

23、六、星期天等5種類型。3）將一周的7天每天都看做一種類型，共有7種類型。本文采用第1種負(fù)荷劃分模式，將一周的7天分為工作日（星期一到星期五）和休息日（星期六和星期天）等兩種類型。(2) 輸入/輸出向量設(shè)計(jì)在預(yù)測日的前一天中，每1個小時對電力負(fù)荷進(jìn)行一次測量，這樣一來，一天共測得24組負(fù)荷數(shù)據(jù)。由于負(fù)荷值曲線相鄰的點(diǎn)之間不會發(fā)生突變，因此后一時刻的值必然和前一時刻的值有關(guān)，除非出現(xiàn)重大事故等特殊情況。所以這里將前一天的實(shí)時負(fù)荷數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)12。此外，由于電力負(fù)荷還與環(huán)境因素有關(guān)，如最高和最低溫度等。因此，還需要通過天氣預(yù)報等手段獲得預(yù)測日的最高和最低溫度。這里將電力負(fù)荷預(yù)測日當(dāng)日的氣象

24、特征數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。因此，輸入變量就是一個26維的向量。顯而易見，目標(biāo)向量就是預(yù)測日當(dāng)天的24個負(fù)荷值，即一天中每個整點(diǎn)的電力負(fù)荷。這樣一來，輸出變量就成為一個24維的向量。(3)BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)本文依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模，根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測24點(diǎn)負(fù)荷。BP網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)預(yù)測中應(yīng)用特別廣泛的一種網(wǎng)絡(luò)形式，因此，本文采用BP網(wǎng)絡(luò)對負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)報。根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，一般的預(yù)測問題都可以通過單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。本文由于輸入向量有26個元素，所以網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元有26個，經(jīng)過多次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中間層的神經(jīng)元可以取53個。而輸出向量有24個，所以輸出層中的神經(jīng)元應(yīng)該有24個。網(wǎng)絡(luò)中間層的神經(jīng)元傳輸

25、函數(shù)采用S型正切函數(shù)tansig，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型對數(shù)函數(shù)logsig。這是因?yàn)楹瘮?shù)的輸出位于區(qū)間0，1中，正好滿足網(wǎng)絡(luò)輸出的要求13。（4）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算出預(yù)測日24點(diǎn)的歸一化系數(shù)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后才可以用于電力負(fù)荷預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用?？紤]到網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，神經(jīng)元個數(shù)比較多，需要適當(dāng)增大訓(xùn)練次數(shù)和學(xué)習(xí)速率。（5）結(jié)論分析電力負(fù)荷預(yù)測是電力調(diào)度、用電、計(jì)劃、規(guī)劃等部門的重要工作，國內(nèi)外關(guān)于短期負(fù)荷預(yù)測的文獻(xiàn)很多，但是由于電力負(fù)荷受諸多因素的影響和負(fù)荷本身的不確定性，使得迄今還沒有一種十分滿意的方法。本文介紹的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法，在綜合考慮天氣情況、歷史負(fù)荷和日類型等對未來負(fù)荷影響的因素后，使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合等功能，取得了較好的負(fù)荷預(yù)測效果14。6、結(jié)束語本文介紹的電力短期負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)，即都是受多個影響因素共同影響，且各個因素之間有著比較復(fù)雜的關(guān)系，具有高度不確定的非線性系統(tǒng)，利用傳統(tǒng)的預(yù)測方法有著諸多限制，而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則能較好地克服這些限制，實(shí)現(xiàn)精確的非線性預(yù)測。為了進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度，需要從以下幾個方面展開研究：（1）網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程是從給定的樣本數(shù)據(jù)中歸納出輸入、輸出之間的復(fù)雜規(guī)律，為了能