基于模糊評判的灰色神經網絡GNNM綜合模型在電力負荷預測中的理論探討.pdf

1、負荷預測在電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行方面能發(fā)揮重要的作用，產生明顯的經濟效益，負荷預測實質上是電力市場需求的預測，是電力系統(tǒng)調度、實時控制、運行計劃和發(fā)展規(guī)劃的前提，是一個電網調度部門和規(guī)劃部門所必須具有的基本信息。負荷預測工作是根據(jù)電力負荷的發(fā)展變化規(guī)律，預計或判斷其未來的發(fā)展趨勢和狀況的活動，預測結果準確與否，對系統(tǒng)運行的經濟性、安全性都有影響。只有了解了負荷預測的概念、理論、方法和每種方法的優(yōu)缺點，極其適用范圍才能確立較精確的預測結果。

2、 本文首先研究了負荷預測的基本概念、內容、方法和意義，根據(jù)負荷預測的不同種類，列舉了影響負荷預測的各種因素。其次，講述了負荷預測的過程，負荷預測的內容及工作現(xiàn)狀。然后研究了負荷預測的各種方法的優(yōu)缺點和適應范圍，包括趨勢外推，回歸模型，時間序列，灰色理論，神經網絡和模糊推理等。最后詳細研究了灰色神經網絡綜合模型GNNM(1，1)的生成，建模及預測過程，并通過具體的算例來對綜合模型進行分析、說明并驗證預測精度，說明此模型理論預測的優(yōu)越