基于改进elman神经网络的短期电力负荷预测

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1、辽宁工业大学硕士学位论文基于改进Elman神经网络的短期电力负荷预测工程领域:电气工程研究生:郭姣姣校内指导教师:孙丽颖教授校外指导教师:李瑞生高级工程师辽宁工业大学电气工程学院二〇一五年三月MasterThesisTheShort-termPowerLoadForecastingBasedonImprovedElmanNeuralNetworkSpeciality:ElectricalEngineeringCandidate:GuoJiao-jiaoSupervisors:ProfessorSUNLi-yingSeniorEngineerLIRui-shengLiaon

2、ingUniversityofTechnologyJinzhou,121001,ChinaMarch2015摘要电力系统负荷预测是电力企业更好的分配、安排电网的运行方式以及电源的建设规划的重要前提之一。短期负荷预测主要用于预调度计划、状态估计、电能分配与协调、机组经济综合、发电厂报价系统、电厂出力预告和机组检修的合理安排等。短期负荷预测具有重要的研究意义。近年来，在短期负荷预测方法中，神经网络预测算法受到广泛的欢迎。Elman神经网络是典型的反馈型神经网络。本论文重点对基于Elman神经网络的短期电力负荷预测方法展开研究，对Elman神经网络结构进行了改进，在神经网络的输

3、出层单元到输入层单元间加入误差反馈，此误差为预测值与真实值间的相对误差。首先，分析电网的负荷特点，进行数据预处理；其次，重点分析研究了Elman神经网络和BP神经网络的基本结构和算法的优缺点；再次，利用改进的Elman神经网络进行短期电力负荷预测；最后，运用小波变换预处理归一化之后的数据，再用改进的Elman神经网络进行预测。采用南京市电网的数据进行实例预测验证，预测结果有了很大的改善，证明了论文设计方案的有效性。关键词：短期负荷预测；BP神经网络；Elman神经网络；小波变换；反馈型网络IAbstractPowersystermloadforecastingmakest

4、heelectricpowerenterprisesallotandarrangepowernetworkoperationmodebetter.Short-termloadforecastingismainlyusedforschedulingplaninadvance,stateestimation,electricitydistributionandcoordination,comprehensiveeconomicunitquotationsystem,powerplantsquotationsysterm,powerplantoutputforecastandr

5、easonablearrangementoftheunitoverhaul.Short-termloadforecastinghasimportantmeaningoftheresearch.Inrecentyears,neuralnetworkpredictionalgorithmshavebeenwidelywelcomed,intheelectricpowersystemshort-termloadforecastingofpredictionmethod.TheElmanneuralnetworkisatypicaltypeoffeedbackneuralnetw

6、ork.Thispaperfocusesonshort-termpowerloadforecastingmethodbasedontheElmanneuralnetworkanalysis.AndtheElmanneuralnetworkisimproved,byputtinganerrorfeedbackbetweentheunitsoftheneuralnetworkoutputlayerandinputlayer,andtheerroristhediferencebetweenthepredictedvaluesandtheactualvalue.Firstofal

7、l,thispaperismainlydevotedtotheanalysisoftheloadcharacteristicofnetworkandpreprocessingthedata.Second,advantagesanddisadvantagesoftheElmanneuralnetworkandtheBPneuralnetworkareanalyzed;Again,theimprovedElmanneuralnetworkforshort-termpowerloadforecastingisused;Finally