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负荷预测!基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测

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(河南省电力公司周口供电公司,河南 周口 466000)

摘 要:基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测能够更加系统化、准确化地实现相关数据的分析,从而有效改善电网运行的整体负荷预测性能.文章对遗传优化算法中的Pareto模式分类规则和人工神经模糊算法进行了分析,并结合具体仿真试验进行了论证,具有非常重要的意义.

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关键词:电力负荷模式;短期电力负荷;预测模糊分类法

中图分类号:TM734文献标识码:A文章编号:1009-2374(2014)01-0069-02

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测具有并行处理速度快、集中运行效率高、响应灵敏等特点,在进行短期电力负荷预测的过程中发挥着关键性的作用.然而,短期电力负荷预测在预测精准度上存在着一定的局限性,需要对其进行较大程度的训练及选择,只有科学合理的输入输出矢量才能够改善预测目标矢量的误差,提高精准度.本文对基于模糊规则的短期电力负荷预测分类系统和相关负荷预测实验论证进行了分析,并结合遗传优化算法和模糊规则优化算法进行了探讨.

1 基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测模式的概述

短期电力负荷预测的主要用途是对未来几小时甚至是几天的电力运行负荷进行预测,能够对电力系统起到优化资源配置的作用.短期电力负荷预测所呈现的规律特征和各种环境因素有着十分密切的联系,会受到气候因素、设备故障因素以及重大活动的制约.短期电力负荷预测中最主要的方法是ANN法,其最主要的特征就是对非结构性、非精确性规律具有很强的适应性,能够将非线性函数进行很好的拟合,对预测模型结构进行更加准确的预测.电力负荷曲线图表的基本走势图与人们周期性用电量的变化情况以及具体活动情况有着非常密切的联系,并且在多数情形下还会受到气象条件的影响,因此,电力负荷预测工程人员在对短期电力负荷进行预测的过程中,要综合考虑各方面的影响因素,注重区分划分类别的粒度程度,以此提高负荷预测值的精准度.工程人员可以将各类基本数据进行模糊化处理和模糊化系统分类,然后将其输入矢量函数,得到较为精确的数据.

2 基于模糊规则和遗传算法的电力负荷模式分类系统

3 基于电力负荷模式分类的负荷预测实例分析

4 结语

基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测具有较多种类型的预测方法,其中采用遗传优化法来建立一个基于模糊规则的模式分类系统可以在很大程度上提高电力负荷预测的精确度,而通过使用遗传优化算法简化模糊规则集可以有效消除杂糅规则的不利影响.在短期电力负荷预测中,通过使用相关仿真试验进行论证,能够得出更为准确、全面的样本数据信息,提高了负荷预测的准确度.短期电力负荷预测与人们的生活有着非常密切的联系,想要确保电网建设能够更加顺利地进行,必须采用多种有效负荷预测方法对其进行模糊分类,从而为电力的正常运行提供有力保障.

电力负荷预测:空间负荷预测及图形功能

参考文献

[1]冯丽,邱家驹.基于模糊多目标遗传优化算法的节假日电力负荷预测[J].中国电机工程学报,2011,(10).

[2]王建元,纪延超.模糊Petri网络知识表示方法及其在变压器故障诊断中的应用[J].中国电机工程学报,2009,(1).

[3]谢开贵,李春燕,周家启.基于神经网络的负荷组合预测模型研究[J].中国电机工程学报,2011,(7).

作者简介:陈园园(1983—),女,河南省电力公司周口供电公司经济技术研究所计经专责,硕士,研究方向:电力系统稳定与控制.

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