最新人工神经网络在电力系统短期负荷预测-药学医学精品资料.ppt

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1、最新人工神经网络在电力系统短期负荷预测-药学医学精品资料0引言短期负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一，是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提，它的准确与否，对提高电力系统的经济效益和社会效益，保障电力系统的安全经济运行和国民经济的发展有着非常重要的影响。现实运行中，电力负荷的变化天气情况和各种社会活动等客观因素的影响，它们之间存在着大量的非线性关系，其规律很难用一个数学公式来表示，目前一些地区采用的负荷预测系统是“能量管理（PAS）、数据采集（SCADA）一体化系统”中的重要组成部分。它提供了九种预测方法。经过多年的运行和大量的算法组合基础数据分析，其中基于遗传算法的人工

2、神经网络法预测精度最高。是一种非常有效的预测方法。1人工神经网络法简介1.1人工神经网络原理神经网络是由处理单元组成的一种并行、分布式信息处理结构，处理单元之间由单向信道相互连接。人工神经元是神经网络的基本计算单元，它能模拟人脑中神经元的基本特征和解决问题的思路，一般是多输入/单输出的非线性单元，它可以有一定的内部状态和阀值，从而可以辩识各种类型，从经验中自动学习，解决错综复杂的问题。与模糊逻辑结合，能够解决那些依赖人为干预或专家判断的复杂问题，这种技术采用语言或文字而不是数字的方式表达问题与解答之间的联系。BP算法原理2．2预报模型2．2．1输入变量的选择根据经验初步筛选出影响输出变

3、量的各因素，然后通过相关分析，把与输入变量相关度较大的因素筛选出来作为神经网络的输入参数。2．2．2用遗传算法优化神经网络结构在运用遗传算法优化网络之前，先确定好控制参数，然后再按照它的计算步骤，得到神经网络结构参数。2．2．3预报权值在BP网络优化基础上，用大量的训练样本来训练神经网络，获得初始预报值。为增强初始预报值的适应性，建立在线修改初始预报权值模型，采用一个子训练集实现。2．2．4预报将预报负荷输入数据施加于该神经网络上，获得的输出值即为所求预报值。2．2．5预报模型的检验当负荷模型建立后，要对其进行实用性检验，一般采用百分误差和均方误差作为检验指标。2.3错误数据处理因为神

4、经网络所用的负荷数据来自SCADA实时系统，由于各各原因会造成一定数量的异常数据，考虑到负荷前后小时的自然变化，如果出现超常规值，必须将其剔除，代之以正常比例范围内的估计值。2.4待选相似日范围的确定随着时间推移，系统负荷结构会发生缓慢变化，当已知历史日和预测日相隔较远时，即使它们的天气因素很相似，预测精度也不会高，因而取前30天的已知日作为待选范围。3计算实例分析与结论3.1控制参数设置历史天数：30平滑系数：0.85平滑阶数：1神经网络第一层（输入层）：88神经网络第二层（隐层）：100神经网络第三层（输出层）：24训练样本数：40功能函数指数：0.2收敛精度：0.02最大迭代次数

5、：2003.2实例计算对某地区某日96点负荷进行预测，结果如下表：预测的最大误差为4.6%，最小误差为0.1%，均方误差为1.98%。全天负荷预测准确率为97.8%，点准确率为96.8%，预测精度较高，效果良好。3.3结论随着国民经济的不断增长，由于省内电源建设相对滞后，新的一轮缺电状况即将来临，并且将会持续一段时间，因此，准确进行短期负荷预测是一项重要的工作。本文介绍的基于遗传算法的人工神经网络算法，充分发挥了神经网络和模糊理论处理非线性问题的能力，长期的运行实践证明，这是一种非常有效的短期负荷预测方法。儿童系统性血管炎的诊治概念血管炎是全身各血管的炎症性疾病，为一全身性疾病，病变可

6、累及各系统、器官的大、中、小动脉、毛细支气管及小静脉，故称为系统性血管炎（SystemicVasculitis）。共同病理特征：血管壁纤维素样坏死和（或)肉芽肿形成。其常累及全身多个系统，引起多系统多脏器功能障碍，但也可局限于某一脏器。系统性血管炎常累及的部位为皮肤、肾脏、肺、神经系统等。本组疾病临床表现复杂多样，变化多端，大多数属疑难杂症。大血管指主动脉及其大分支,如肢体分支、头颈部分支。中等血管指主要的内脏动脉,如肾脏、肝脏、冠脉、肠系膜动脉等。小血管指微静脉、毛细血管、微动脉及实质性器官的末梢动脉与微动脉连接的部位。大血管炎巨细胞(颞)动脉炎giantcell(temporal)

7、arteritis主动脉及其分支的肉芽肿性动脉炎,好发于颈动脉的颅外分支。常常累及颞动脉,主要见于50岁以上患者,常伴有风湿性多肌痛大动脉炎Takayasuarteritis主动脉及其分支的肉芽肿性炎症,主要见于50岁以下的患者孤立中枢神经系统血管炎IsolatedCNSAngiitis局限性中枢神经系统的血管炎，少见，平均发病年龄40岁以上，确诊需行脑血管造影，软脑膜及小楔形脑皮层活检Cogans综合征非梅毒性角膜炎伴前庭听觉功能障碍，可伴系