电力系统电价预测毕业设计.doc

毕业设计（论文） 电力系统电价预测 Power system price forecast 学生姓名 学号 0700103225 学生专业 电气工程及其自动化 班级 07电气（2） 学院 机电工程学院 指导教师 中国计量学院 2011年5月 郑 重 声 明 本人呈交的毕业设计论文，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。 学生签名： 日期：  致 谢 大学学习生涯已经接近尾声，我的毕业设计也基本完成。在此次毕业设计中同学、老师给了我很多帮助，使我能够顺利的将设计做好。 首先，特别感谢我的指导老师李梅老师，在这次毕业设计中是你给了我最大的帮助，任何我不懂的问题你都能仔细为我解答。使我从刚开始什么都不懂到现在能够顺利的编出程序并能融会贯通。你对我们的设计要求严格，任何瑕疵都不放过，以求我们能做的更好。感谢您在这段时间不辞辛苦帮助我们做好毕业设计，老师，您辛苦了！ 最后对此次设计过程中，对陪我一起做设计，一起查资料，一起借书籍，一起早起的同学说一句，大家辛苦了！ 电力系统电价预测 摘要：随着电力系统实行市场化运行之后，电价是电力系统实行市场化运行的核心内容，在电力市场中的也越来越受到重视。在电力市场中，准确的电价预测是各个市场参与方共同关心的问题，因为电力市场各参与方需通过对电价的预测来做出有利于自身利益的决策。因而怎样根据以前的电价数据和负荷数据对未来的电价进行预测是一件非常有意义的事情。 电价表现出较强的波动性和随机性，所以准确的电价预测也成为了目前电力市场中的研究难点之一。本次设计是通过结合小波变换以及BP神经网络两者的优点，对电价进行预测，以期提高预测的准确度。本文首先主要介绍了国内外目前对电价预测的一些常用的方法，以及研究情况，初步分析了电价的形成以及影响电价的因素。接着介绍本次用到的小波变换以及BP神经网络两种方法的理论特点；然后利用实际市场电价数据，运用两者结合的新方法通过MATLAB软件编写程序进行训练预测并和单一使用BP神经网络训练预测的结果进行比较分析，用以评估结果。最后是对本次设计结果的分析并得出相应的结论，指出这些方法今后还需要改进的建议。 关键词：电价预测；小波变换；BP神经网络；MATLAB；电力系统。 中图分类号：TM711 我改了下中文摘要，你自己改下英文。 Power system price forecast Abstract : With the power system after the implementation of market-oriented operation, Introduce a market price of the power system to run the core content, price is paid more and more attention in the electricity market . Therefore, Power system must be made ??on the price forecast to favor their interests in decision-making, In the electricity market, accurate price forecast is the common concern issue of all market participants. How to based on previous price data and load data to forecast the future price is a very meaningful thing. Price showed strong volatility and randomness, so accurate forecasting electricity price has become one of the current electricity market difficulties in the study. price forecast as the new research after the electric power markets, research is still insufficient, ther