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    4.2  传统法进行负荷预测    21
    4.3  小波神经网络进行短期负荷预测    24
    4.4  本章小结    30
    结  论    31
    致  谢    32
    参考文献33
    1  绪论
    1.1  电力系统短期负荷预测的研究背景及意义
    在电力系统调度部门中,负荷预测是十分重要的工作。准确的负荷预测是举足轻重的,它不只关系到我们是否能够合理安排否发电、输电和电能分配,并且系统能否安全经济稳定的运行也和它有很大的关系。同时它也影响到国民经济的发展。根据历史统计的存档数据和实地调查的资料,我们可以进行负荷预测。我们需要考虑到用电量的历史和近况,再加上系统运行特性不尽相同,增容决策也不同,同时我们也要考虑到自然状况和社会因素的影响,在这种情况下我们需要研究或者选择一套系统的数学方法,让我们能够对原来的负荷数据进行分析和处理,并且能够总结规律,根据得到的规律预测未来负荷的可能值。当精度能够达到我们的需求时,我们可以通过预测来确定我们指定时间的负荷数值。
    短期负荷预测指的是预测未来一年内的几个月、几周、几天、几小时或者更短时间的负荷,通常指的是预测未来一天的负荷,也就是预测未来24小时的负荷,当我们需要制定发电计划和输电方案时,它是十分有用的,同时在能量管理系统(EMS)和配电管理系统(DMS)中,它也是一个重要的组成部分[1]。实际上一般来说,我们都会选择日负荷预测。
    当调度部门需要制定开停机计划或者需要进行在线安全分析的时候,我们一定要考虑到短期负荷预测。对于各级调度中心来说,现代的电力工业的市场化不断推进,步伐不断加快,这对于负荷预测功能要求就更高了。短期负荷预测是十分有意义的,主要体现在:
    1) 一旦有了准确的短期负荷预测的结果,我们可以选择适当的电网运行方式,可以把设备检修和轮换计划合理安排好;同时,各种资源如煤、油都可以节约,发电成本也会减少。这一点十分符合科学发展观的要求,可以做好建设节能型社会的表率。
    2)它为我们进行系统的安全分析打下了良好的基础。为了向用户提供品质良好而又安全的电能,系统的安全性和可靠性十分重要,这对与系统的要求很高,要求发电出力和系统负荷要匹配,要不然供用电质量就会受到影响,系统安全与稳定也会受到威胁。
    3)一般来说企业都是根据短期负荷预测的情况来制订电价。即他们通过对未来可能的用电情况,来完成电价的制订。因此,如果短期负荷预测值越精确,与实际的差距越小,企业制订的电价才最有利。只有这样他们才能既具有竞争力,又可以有盈利。
    因此,不论从经济、安全角度还是社会发展角度来讲,这项工作都是必不可少的,都是值得我们重视的。
    1.2  国内外研究现状
    1.3  论文主要内容
    第一章为绪论,介绍了该课题相关的研究背景和研究的意义;介绍了研究的国内外现状。
    第二章主要介绍了负荷预测的概念、原理、分析方法、数据处理、误差分析。其中分析的方法不但包括传统的分析方法,也包括了新方法。
    第三章主要介绍了小波神经网络,包括分析理论、常用小波函数的表达式特点和图像。也具体介绍了小波神经网络的基本结构和训练算法的基本知识。
    第四章主要通过实际的例子来进行仿真与对比,得出结论。先对于电力系统负荷的日周期性和周周期性进行了分析。然后选择了传统的分析方法对电力系统短期负荷进行预测。最后选择了小波神经网络对负荷进行预测。建立了两个模型,一个只考虑历史负荷对预测结果的影响;一个不仅考虑历史负荷,还考虑天气因素,对其进行负荷预测,得出预测结果,并且进行误差分析。
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