【摘 要】
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随着现代社会的发展,国民生活和经济建设对电能的依赖越来越强,电力系统的重要性日益提升。本文以降低电力系统运行成本为研究目的,从提高短期负荷预测精度和优化电力系统经济调度两方面展开研究,提出了基于混合网络的短期负荷预测模型,并以负荷预测结果为依据,建立以经济成本最小为目标函数的短期调度优化模型。首先,本文选择深度置信网络作为短期负荷预测的主要算法,由于采取分阶段训练方式,其在学习数据深层特征方面具有
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随着现代社会的发展,国民生活和经济建设对电能的依赖越来越强,电力系统的重要性日益提升。本文以降低电力系统运行成本为研究目的,从提高短期负荷预测精度和优化电力系统经济调度两方面展开研究,提出了基于混合网络的短期负荷预测模型,并以负荷预测结果为依据,建立以经济成本最小为目标函数的短期调度优化模型。首先,本文选择深度置信网络作为短期负荷预测的主要算法,由于采取分阶段训练方式,其在学习数据深层特征方面具有一定优势;但在层数变多之后存在非凸优化问题和过拟合问题,故将深度置信网络与稀疏化的宽度学习系统相结合,使用最大信息系数选择对负荷预测影响较大的输入特征,提出一种基于混合网络的短期负荷预测模型。通过仿真验证其相比传统预测模型精度更高。然后,为了探究历史负荷内部规律,减少噪声的影响,本文对预测模型进一步改进,提出一种基于改进经验模态分解方法的组合预测模型,并通过仿真对比验证其有效性与泛用性。最后,本文建立了考虑负荷预测不确定性影响的安全经济调度模型,计及机组启停约束,以负荷预测结果为边界条件,建立电力系统优化调度方案,并探究预测误差对系统经济调度的影响。以中部地区某市的相关数据为例,通过在IEEE30节点测试系统上的仿真对比,验证了本文所提调度方法和负荷预测模型可以显著降低电力系统的经济运行成本。
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