论文编号:ZD1313 论文字数:5453,页数:12
摘 要 随着电力市场的建立和发展,在对电力短期负荷预测提出了更高要求的同时,也制定电力市场交易计划的基础。因此,电力短期负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。 本文着重介绍了电力系统的各种负荷预测模型,其中包括经典算法和现代算法,其中BP神经网络属于多层神经网络,可应用于解决非线性分类的问题,由于电力负荷预测是受多种影响因素的非线性问题,BP网络经过辨识的模型能够很好的逼近真实系统,进而达到提高预测精度的目的。
关键词:电力短期负荷预测,预测方法 目 录
1电力负荷预测研究目的 12 电力负荷预测概述 22.1负荷预测按时间分类 22.2电力短期负荷的影响因素分析 2 2.2.1气象因素对短期负荷的影响 2 2.2.2负荷预测对电力市场的影响 3 2.2.3引起电力负荷预测误差的其它因素 33 电力负荷预测方法 53.1经典预测方法 53.2现代负荷预测方法 64 致谢 8参考文献 9