電力系統短期負荷預測及經濟調度決策優化研究.pdf

1、電力系統作為城市生命線工程的重要組成部分，對于維持城市生存功能發揮著重要作用。隨著社會現代化進程的加快，經濟建設和國民生活對電能的依賴性越來越強，對電力的需求量越來越大，對供電質量與供電可靠性的要求越來越高，因此，實現電力系統的智能化控制，以保證電力系統能夠安全穩定經濟運行，不僅有利于維系城市正常的生存功能，還有利于優化資源配置，緩解能源壓力，具有重要的理論意義和工程價值。
　　本文以實現電力系統的智能化控制為研究目的，首先從提高

2、短期負荷預測精度方面展開研究，針對預測誤差的導致因素——模型的系統誤差、輸入指標的權重、歷史數據的混沌特性、樣本數據的權重等，從不同角度改進預測方法以提高預測精度，成果如下:
　　(1)提出基于誤差補償核隨機權重神經網絡的短期負荷預測方法。為減小模型的系統誤差，提高預測精度，首先針對短期負荷預測任務建立輸入指標體系，然后基于核隨機權重神經網絡模型進行負荷預測，最后采用誤差補償技術對預測誤差進行補償和修正。該方法可克服傳統前饋神經網

3、絡基于梯度訓練的缺點，減少傳統單一預測模型預測誤差中的冗余信息，有效提高短期負荷預測精度、訓練速度和泛化性能。
　　(2)提出基于多元混沌時間序列和加權核隨機權重神經網絡的短期負荷預測方法。首先，考慮到輸入指標權重的影響，采用互信息法對輸入指標賦權，提出改進的加權核隨機權重神經網絡預測方法，可避免傳統方法因忽略指標權重而導致的預測誤差;然后，考慮到歷史數據的混沌特性及樣本權重的影響，對多元混沌時間序列進行相空間重構，并采用指數加權

4、法對樣本賦權，提出基于多元混沌時間序列和樣本加權的改進預測方法，可減小由系統內混沌動力學行為及樣本權重導致的預測誤差。兩種方法均可有效提高負荷預測精度、泛化性能和訓練效率。
　　精確的負荷預測能夠為經濟調度決策提供更加科學有效的依據。然后，本文基于以上成果，進一步針對電力系統短期經濟調度決策優化問題展開深入探討，成果如下:
　　(3)提出計及負荷預測不確定性的魯棒安全約束經濟調度決策優化方法。針對負荷預測不確定性、網絡安全性