电力系统短期负荷预测的研究

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该文提出了三种适合短期负荷预测的模型,一种基于自回归动平均(ARMA)方法的混合 模型和两种基于人工神经网络(ANN)的预测模型,这三种模型均较好地自理了天气因素对负 荷影响.该文首先论述了电力系统负荷的组成、特点以及影响负荷的主要因素,并对一个电业局的实际负荷进行分析.该文根据BP型人工神经网络的基本,提出了两种基于ANN的负荷 预测模型.该文对上述预测模型利用VB6.0编制了相应有软件,同时展望了电力市场条件下 短期负荷预测工作所面临的问题,就其改进方法提出了建议.
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交直流关联输电系统结构复杂、状态繁多.面临大型系统建模、计算困难的问题.如何依据实际运行条件,兼顾精确性、可信度与实用性合理建模,是对全系统进行可靠性评估的难点和前提.这也正是该论文工作的研究重点之一.该文采用系统递推逐步等效的思想,将并联系统划分为交流与直流两个子系统,分别应用状态空间图以及连通性原理和最小割集的思想对子系统简化等效,最终得全系统等效模型.与此相应,可靠性指标的合理选取是全系统规