毕业设计论文电力系统短期负荷预测的研究.doc

毕业设计（论文）电力系统短期负荷预测的研究 目 录 中文摘要 1 英文摘要 2 1 电力系统负荷预测综述 3 1.1 引言 3 1.2 电力系统负荷预测的含义 4 1.3 电力系统负荷预测的意义 4 1.4 电力系统负荷预测的现状 5 1.5 电力系统负荷预测的程序 5 1.6 本文的主要工作 6 2 电力系统短期负荷预测的研究方法 7 2.1 经典预测方法 7 2.2 现代负荷预测方法 8 3 人工神经网络概述 12 3.1 人工神经网络发展简史 12 3.2 人工神经网络模型 12 3.3 人工神经网络的工作原理 13 3.4 人工神经网络的特点 14 3.5 人工神经网络的发展趋势及研究热点 15 3.6 神经网络BP算法 15 4 电力系统短期负荷预测建模及MATLAB实现 19 4.1 基于神经网络的电力系统短期负荷预测建模 19 正向建模 19 逆向建模 20 4.2 电力系统短期负荷预测的MATLAB实现 20 统短期负荷预测问题描述 20 输入/输出向量设计 21 短期负荷预测的BP网络设计 23 网络训练 25 4.3 结果分析 30 结 论 33 谢 辞 34 参考文献 35 附录Ⅰ：数据归一化MATLAB程序代码 36 附录Ⅱ：BP算法MATLAB程序代码 39 附录Ⅲ 基于BP神经网络的不同隐层节点数的负荷预测结果 42 电力系统短期负荷预测的研究 摘要： 随着我国电力事业的发展，电网管理日趋现代化和智能化。电力系统负荷预测问题的研究越来越引起人们的注意，成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一，是实现电力系统安全、经济、高效运行的基础。对一个电力系统而言，提高电网运行的安全性和经济性，改善电能质量，无不依赖于精准的负荷预测。 在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，根据电力负荷的特点，在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上，本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。首先根据实际经验将一周的7天分为工作日（星期一到星期五）和休息日（星期六和星期天）等两种类型；然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数；最后利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测，并通过MATLAB编程语言来实现。 关键词：短期负荷预测 神经网络 BP算法 MATLAB Abstract： With the development of the state power system, the electric network management modernizes by day and load forecasting arouses increasing more and more interests from researchers. Load forecasting is fundamental to ensure safe, economic and efficient operation of power system. For a power system, safe and economic operation of power grid as well as good electric quality depends on correct estimation of electric load. Through the analysis of a lot of historical load data and the characteristics of the load of power system, and considering factors such as weather temperature, day type, actual historical load, this paper introduces a kind of method of the short-term load forecasting which is based on the BP neural network. First according to the practical experience, the author divides a week into working days from Monday to Friday and rest days Saturday and Sunday . And then it establishes corresponding artificial neural network model to predict the