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1、华北电力大学硕士学位论文摘要电力负荷预测在科技高速发展的今天有重要意义，它在对电力生产、调度、销售制度的制定方面的作用越来越大，同时它也是维持电力系统安全和经济运行重要保障，有效的短期电力负荷预测算法，可以提高预测结果的准确度。电力负荷的规律性与随机性是并存的，未来某刻的电力负荷，与过去的负荷水平、当前的运行状况、预测期的气象因素以及日期类型等密切相关，其中存在大量的线性和非线性关系。对影响大同地区电力负荷变化的因素进行了分析，同时分析了传统方法在进行电力负荷预测的不足。结合大同地区电力负荷的特点，利用传统负荷预测方法中的BP神经网络，建立了模型。在数据预处理中，通过数理统计等方法计算负荷的
2、偏离率来进行负荷异常数据的预处理，对原始数据进行预处理后，负荷的原序列更加趋于合理。在此基础上，构建了一个BP神经网络，确定了BP网络模型中的相关参数，并用建立的BP神经网络模型，对大同地区的电力日负荷进行预测，预测结果表明此方法在风电并网条件下仍具较高预测精度。关键词：负荷预测；数据预处理；BP神经网络I华北电力大学硕士学位论文AbstractShort-termpowerloadforecasting(STLF)isimportantforelectricityproduction,schedulingandsalessystemintoday.Anditistomaintainpowe
3、rsystemsecurityandanimportantguaranteeofeconomicoperation,effectiveshort-termloadforecastingalgorithm,canimprovethepredictionresultsaccuracy.Electricloadhasbothregularityandrandomicity.Loadofnextperiodhascloserelationtohistoricalload,currentoperationstatus,meteorologicfactorofforecastingperiodandda
4、tetype,inwhichtherearealotoflinearandnon-linearrelations.Thispaperanalyzedthefactorswhichinfluencedtheelectricalload,andemphasizedtheinfluencecausedbywindpowercombinedtothegrid.Thispaperanalyzedthecharactersofthepowerload,studiedthetraditionalforecastingtheories.Combiningthecharacteristicsofpowerlo
5、adinDatongarea,theuseoftraditionalloadforecastingmethodsinBPneuralnetwork,theestablishmentofthemodel.Mostimportantofall,thispaperstudiedBP(backProPagation)neuralnetworkwhichisthemostmaturealgoritllillatpresentwasselected.Inthedatapreprocessing,thoughmethodssuchasmathematicalstatisticsdeviatefromthe
6、calculationoftherateofloadcapacitytocarryoutabnormaldatapretreatment,andthen,therawdatasequencebecomereasonable.Onthisbasis,constructaBPneuralnetworktodeterminetheBPnetworkmodelparameters,withtheestablishmentoftheBPneuralnetworkmodel,ontheDatongareaofpowerdailyloadforecast,forecastingresultsshowtha
7、tthismethodinwindpowerconditionsremainrelativelyhighpredictionaccuracy.Keywords：Loadforecasting；Datapreprocessing；BPNeuralNetworkII华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《大同地区电力负荷分析与预测的研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕
