發(fā)布時(shí)間：2020-05-12 04:37

【摘要】：短期負(fù)荷預(yù)測是能量管理系統(tǒng)的組成部分,也是電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度中的重要內(nèi)容,對電力系統(tǒng)的運(yùn)行、控制和計(jì)劃都有著非常重要的意義,其預(yù)測精度的高低直接影響到電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。為使電力系統(tǒng)合理調(diào)度,制定合理的發(fā)電計(jì)劃、減少發(fā)電成本、節(jié)能減排、降低旋轉(zhuǎn)儲備量,避免重大事故、減少操作風(fēng)險(xiǎn),決定發(fā)電機(jī)組的安裝容量大小,等等,應(yīng)提高電力負(fù)荷預(yù)測的技術(shù)水平。可見,負(fù)荷預(yù)測先期定量的精準(zhǔn)程度是電力企業(yè)管理邁進(jìn)現(xiàn)代化的衡量標(biāo)尺之一。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測在經(jīng)過很多年的發(fā)展已經(jīng)形成了很多預(yù)測方法,其中有很多已經(jīng)非常成熟,并開始運(yùn)用于社會生產(chǎn)中。在現(xiàn)有的預(yù)測方法中,不同的預(yù)測方法有其自身的優(yōu)缺點(diǎn)。電力系統(tǒng)負(fù)荷易受到政治、歷史負(fù)荷值、天氣和時(shí)間的影響,因而具有非線性和多頻性。用已有的負(fù)荷預(yù)測方法單獨(dú)去預(yù)測電力負(fù)荷,無法很好地捕捉到電力系統(tǒng)負(fù)荷的多頻性與非線性�；�于此,本文根據(jù)已有預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出“分解-多模型組合預(yù)測-集成”的預(yù)測方法,旨在充分利用電力系統(tǒng)負(fù)荷的多頻性與非線性。在現(xiàn)有的研究中,已經(jīng)有人使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(EMD)對負(fù)荷進(jìn)行分解,但EMD在分解過程中會出現(xiàn)模態(tài)混疊和虛假分量。因此本文首先使用建立在經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解方法(EMD)基礎(chǔ)上的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(EEMD)以此改善信號分解過程中出現(xiàn)的模態(tài)混疊現(xiàn)象和虛假分量,并使用該分解方法對電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,得到具有不同特征的模態(tài)分量,并根據(jù)其波動(dòng)特征分為高頻分量、中頻分量和低頻分量。然后根據(jù)各頻分量的波動(dòng)特點(diǎn),分別使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、非線性自回歸模型法和支持向量機(jī)法對高頻、中頻、低頻分量進(jìn)行預(yù)測,以此來改善單模型預(yù)測方法帶來的局限性,并充分利用電力系統(tǒng)負(fù)荷的多頻性。此外,在預(yù)測過程中使用粒子群優(yōu)化算法對各個(gè)預(yù)測模型的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),以此提高各模型預(yù)測精度。在得到各頻分量的預(yù)測值后,通過支持向量機(jī)法進(jìn)行集成,即以各分量的樣本值作為訓(xùn)練輸入,實(shí)際負(fù)荷值作為訓(xùn)練輸出,訓(xùn)練模型。模型訓(xùn)練完成后,以各分量預(yù)測值作為輸入,通過訓(xùn)練好的模型將各頻分量預(yù)測值進(jìn)行集成,得到最終的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測值。最后采用西安地調(diào)和榆林地調(diào)某年的數(shù)據(jù)為研究樣本,即在建立好上述的預(yù)測模型后,分別將兩個(gè)地區(qū)的數(shù)輸入至模型中進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測。在預(yù)測結(jié)束后,將最終的預(yù)測結(jié)果通過平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)和平均絕對相對誤差(MAPE)與單一預(yù)測模型和EMD分解模型進(jìn)行比較。通過對比發(fā)現(xiàn),本文使用的方法較其他方法預(yù)測精度更加精確。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM715

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本文編號：2659668