负荷预测及编程
二〇一〇年六月
目 录
摘 要 .................................................................错误！未定义书签。 ABSTRACT .........................................................错误！未定义书签。 第1章 绪 论 ......................................................................................1
1.1选题的目的和意义........................................................................................... 1 1.2本课题的研究现状........................................................................................... 2 1.3本文所做的工作............................................................................................... 4
第2章 电力负荷预测概述..................................................................6
2.1负荷预测的概念............................................................................................... 6 2.2负荷预测的分类............................................................................................... 6 2.3负荷预测的方法............................................................................................... 8
2.3.1传统预测方法......................................................................................... 8 2.3.2人工智能方法....................................................................................... 10 2.4人工神经网络简介......................................................................................... 12 2.5短期负荷预测基本步骤................................................................................. 14 2.6电力负荷预测存在的问题............................................................................. 14 2.7负荷预测的误差分析指标............................................................................. 16
第3章BP网络模型概述...................................................................19
3.1 BP网络的概念............................................................................................... 19 3.2短期负荷预测模型......................................................................................... 19 3.3神经网络的BP模型和结构.......................................................................... 21 3.4三层BP网络算法描述.................................................................................. 22
3.4.1学习过程算法描述............................................................................... 22 3.4.2回想过程算法描述............................................................................... 23 3.4.3流程图................................................................................................... 24 3.4.4训练过程界面设计及流程................................................................... 25 3.5实际应用时需考虑的问题............................................................................. 25
第4章BP网络法应用于短期负荷预测 ............................................26
4.1 VB原理简介 .................................................................................................. 26 4.2各界面及其功能介绍..................................................................................... 26
4.2.1电网规划系统主界面........................................................................... 26 4.2.2短期负荷原始数据录入....................................................................... 27 4.3 BP网络训练及预测的实现........................................................................... 28 4.4实际预测举例的实现..................................................................................... 29 4.5结论分析......................................................................................................... 33
第5章 结束语 ..................................................................................34
5.1本文小结......................................................................................................... 34
5.2对负荷预测的展望......................................................................................... 35
参考文献............................................................................................36 附 录 A ...........................................................................................38 致 谢 ...................................................................错误！未定义书签。
第1章 绪 论
1.1选题的目的和意义
电力工业是国民经济的基础产业，在整个国民经济的发展起着举足轻重的作用。多年的实践经验告诉我们，如果电力工业的发展速度能够满足国民经济建设的需要，就会促进经济的高速发展；否则，就会产生严重的供需矛盾，阻碍国民经济的发展。随着现代工业和农业的不断发展及人民生活水平的日益提高，社会对电力的需求量越来越大。为了满足日益增大的电力需求，必须不断扩大电力系统的规模。由于电力工业的发展不仅需要消耗巨大的投资和一次能源，而且对国民经济的其它部门也会产生巨大的影响，合理的进行电力系统规划不仅可以获得巨大的经济效益，也会获得巨大的社会效益。相反，电力系统规划的失误会给国家建设带来不可弥补的损失。因此，对电力系统规划问题进行研究，以求最大限度地提高规划质量，具有重大的现实意义，而实现这一目标的第一步就是要做好负荷预测[1]。
负荷预测是电力系统规划建设的依据。负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局和运行的合理性，因此，负荷预测在规划中显得尤其重要。若负荷及电量预测不足，电网的发展便不能适应实际发展的需要，无法满足用户正常用电需求，甚至还可能缺电。另一方面，若负荷及电量预测过高，则又会导致一些过多而不能充分利用的设备，从而引起投资的浪费。总之，负荷预测的精度高低直接关系到各方利益，电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为电力行业人员面临的重要而艰巨的任务。
电力系统负荷预测是以准确的历史数据和调查资料为依据，从用电量的历史和现状出发，用科学的方法预测未来电力系统负荷的发展趋势和变化规律的科学。根据预测的时间跨度，一般将负荷预测分为长期、中期和短期负荷预测。短期负荷预测主要指预测未来一天或一周内各个整点的负荷曲线，主要用于制定系统的生产计划，安排系统的短期运行方式、进行电力调度以及离线安全分析等。
传统的负荷预测都是人工完成的。预测人员通过历史负荷数据，采用一定的预测
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算法加以计算，得到预测结果后，结合自己.的经验加以修正，形成最后发布的预侧数据。在整个过程中，历史数据的选择，预测算法的选用和预测人员的经验，都会对预测结果产生很大的影响，预测的精度难以保证。因此，电力企业迫切需要建立自己电力负荷预测系统.这种系统必须能够结合企业现有的资源，能够克服人工预测的各种弊端，不仅要有较高的预测精度，还要有自动化和智能化的特性[2]。
本文研究的基于人工神经网络的电力短期负荷预测系统，就是一个能够满足以上需要的系统。它采用人工神经网络算法来保证预测的准确性和智能化，采用基于VB的软件界面架构来保证系统与其它应用的良好集成。通过应用该系统可以避免过去人工预测的盲目与随意，使电力负荷预测的结果更加准确，为电力调度提供更好的参考依据。它不仅可以尽量降低电力短缺所带来的危害，还能为电力企业带来更大的经济效益。因此，本文的研究具有重要的理论和现实意义。
1.2本课题的研究现状
负荷预测的研究已有几十年的历史，国内关于负荷预测的研究已出现了许多种方法，目前，国内发表的电力系统短期负荷预测的文献较多，所采用的预报方法和到达的预报精度也各有不同。综合起来主要可分为以下三类。
1）传统统计模型法。这是一种二十世纪九十年代以前常用的方法。主要包括时间序列法和回归分析法。这种方法的优点是计算简单、要求的历史数据少。由于是基于统计模型，不易全面地考虑天气因素、突发事件等对于负荷的影响，因此预测精度低[3]。
2）专家系统法。即充分利用有经验的运行人员的知识、经验和推断规则来进行负荷预测，然而，把专家的知识和经验等精确地表达并转化为一系列规则，则往往是很困难的，而且建立专家系统的工作量要比一般预报算法大得多[4]。
3）人工神经网络法。人工神经网络具有任意逼近非线性函数的特性，负荷变化是与诸多因素有关的一个非线性函数，用人工神经网络对负荷历史数据进行学习，是抽取和逼近负荷变化曲线并进行负荷预报的有效方法。近十年来，国外报道的相关文献主要是用神经网络方法围绕提高或改善负荷预报的精度来进行负荷预报研究。最具代表性的是美国研制的人工神经网络短期负荷预报器，它包含有两部分预测：一部分预测基本负荷；而另一部分预测负荷变化，这部分考虑了短期内气候条件（温度、湿
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