智能電網(wǎng)環(huán)境下的電力負(fù)荷預(yù)測.pdf

1、智能電網(wǎng)是未來電網(wǎng)的發(fā)展方向,以自愈、安全、發(fā)電資源兼容、電力用戶交互、電力市場協(xié)調(diào)、資源優(yōu)化高效、電能質(zhì)量優(yōu)質(zhì)、信息系統(tǒng)集成為主要特點(diǎn)的智能電網(wǎng)的實(shí)現(xiàn),離不開精確的負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的支持。電力工業(yè)的發(fā)展一方面直接制約著國民經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展,正確的電力負(fù)荷預(yù)測即可以為國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供充足的電力,也可以為電力系統(tǒng)自身的發(fā)展提供幫助,特別是對于電力系統(tǒng)規(guī)劃而言,準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測是整個(gè)規(guī)劃工作的基礎(chǔ)和前提。本文致力于在智能電網(wǎng)環(huán)境下對負(fù)荷信號進(jìn)行

2、負(fù)荷預(yù)測的同時(shí),增加預(yù)測結(jié)果的可靠性。
　　 系統(tǒng)闡述了小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,聚類理論和智能電網(wǎng)的基本概念。小波變換采用離散平穩(wěn)小波變換,平穩(wěn)小波變換具冗余性和平移不變性的特點(diǎn),在時(shí).頻變換的過程中,避免了抽樣處理時(shí)信號失真的問題。使用小波變換對負(fù)荷信號的降噪處理,是能夠在對信號分類處理的同時(shí),不改變信號的走勢。在對負(fù)荷信號小波分解之后,使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,用概率論的方法來剔除不良數(shù)據(jù)。在負(fù)荷預(yù)測這個(gè)步驟,使用小波聚類對數(shù)

3、據(jù)進(jìn)行負(fù)荷分類,再使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行預(yù)測。
　　 由于通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,有可能引入不良數(shù)據(jù)的干擾,本文對處理這個(gè)問題對負(fù)荷預(yù)測的影響,采用自動的不良數(shù)據(jù)辨識方法,即使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)方法來解決,這是本文的第一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。
　　 對于智能電網(wǎng)中,AMI的主要作用是提供一個(gè)智能平臺,通過這個(gè)平臺精確掌握負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的特性,主要方法是使用小波聚類算法來進(jìn)行負(fù)荷分類。這樣做的目的是因?yàn)閷τ诠I(yè)用電、農(nóng)業(yè)用電以及普通民用電來講

4、,其電力負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果是不同的,對電力負(fù)荷的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類和分別預(yù)測,則會大大增強(qiáng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。這是本文的第二個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。這種方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于暢通負(fù)荷預(yù)測智能掌握整體負(fù)荷預(yù)測,而不能考慮實(shí)際不同用電對負(fù)荷的不同需求。
　　 經(jīng)過大量的仿真驗(yàn)證了本文算法的有效性和可靠性,結(jié)果表明,利用WNN對負(fù)荷信號進(jìn)行多層信號分解,對具有周期性的分量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果是準(zhǔn)確和可靠的,并且在負(fù)荷預(yù)測過程中,基于智能電網(wǎng)高級測量體系提供的海量數(shù)