基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测(2)
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。