基于人工神经网络的电力系统负荷预测文献综述

 2021-09-27 00:12:41

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1. 课题背景与意义

自建国以来我国大力发展电力能源行业,着重发展火电的同时,在水电以及核电、风电等新能源发电领域也取得可观的成就,虽然我国的发电总量在2012年之前已经连续十四年居世界第二位并于2012年跃居世界第一位,但是人均发电量仅仅处于世界平均水平,与美国、日本等发达国家相比有很大差距。

目前,我国的电力能源行业仍处于严重短缺的状况,用电高峰期大面积拉闸限电的情况严重影响工业发展,给人民的社会生活带来了不便。怎样解决电力紧缺的问题仍是电力行业的重中之重。要解决这一问题,就要深化电力市场改革,在发电领域做出努力的同时,送配电方面也要在当前政策形势下挖掘自身潜力,合理的分配电力资源,尽量减少电能浪费,降低电力短缺带来的影响

电力系统的负荷预测是电力调度中的一个关键环节,根据负荷预测可以使发电机组生产计划的制定、水利火力发电的配置和安全检修以及电网传输电能更加合理。

负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下,根据以往的负荷数据,利用系统的数学方法,在满足一定数学精度的前提下,来确定未来某一时刻的负荷值[1]。精度较高的负荷预测,尤其是短期负荷对电网及发电系统的的生产、调度以及安全运行有十分重要的意义,主要体现在以下几个方面:

1.精确地短期负荷预测可以使电网的运行方式和电力系统中的各种设备的运停、检修达到最优化。不仅有利于保护设备,达到安全生产运行的目的,同时有利于节能发电,符合建设节能环保型社会的要求,对实现可持续发展有重大意义。

2.电力系统负荷预测是电力系统安全分析的基础。为了保证电力系统的安全可靠,电力部门就要保证发电出力紧跟系统的负荷,否则将影响供电质量甚至危及电网安全。

3.电力系统的负荷预测是电力部门决定电价的重要依据。电价的制定建立于对未来负荷预测的基础上,电力部门必须获得较为准确的负荷预测数据才能制定更加合理的电价。

2.国内外研究现状

自上世纪60-70年代,负荷预测开始得到探索、研究和应用。电力系统负荷预测的研究已经有五十余年的历史,负荷预测的发展可以大致分成两个阶段:20世纪60-80年代主要使用传统负荷预测方法;20世纪90年代之后,随着计算机技术的快速发展,负荷预测方法叶向阳的转入智能化预测阶段。

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