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电力系统短期负荷预测组合模型研究

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毕业论文范文题目：电力系统短期负荷预测组合模型研究，论文范文关键词：电力系统短期负荷预测组合模型研究
电力系统短期负荷预测组合模型研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：电力系统短期负荷预测是指一年以内以月、周、天、小时为单位的负荷预测,现在通常指预测未来一天24小时的负荷,它是制定发电计划和输电方案的主要依据,对合理安排机组启停、确定燃料供应计划、进行能量交易等具有重要意义,其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济（此处忽略..）性。随着电力系统市场化的不断深入,短期负荷预测在电力系统中显得更加重要。本文首先概述了电力系统短期负荷预测的原理、研究现状及发展趋势,对电力系统短期负荷预测的各种传统及现代方法进行了综述,并着重分析了各种方法的特点及适用范围。在对人工神经网络、时间序列理论、（略..）蚁群聚类进行重点研究的基础上,针对电力系统短期负荷预测的特点,本文提出了基于传统时间序列法中的累积式自回归动平均法与采用反向传播算法的人工神经网络法(ARIMA-BPNN)以及将人工神经网络和蚁群聚类(ACOC-BPNN)相结合的方法的短期负荷预测模型。其中ARIM（文章此处忽略..）A-BPNN模型利用ARIMA方法对线性时间序列逼近能力强的特点首先对预测日负荷进行预测,然后应用BP神经网络方法对预测结果进行修正;ACOC-BPNN模型利用蚁群聚类找出具有相似特性的负荷序列,将各种具有不同特性的负荷序列分开,并根据聚类后得到的结果对负荷（此处忽略..）序列进行预测。根据本文提出的负荷预测模型,编制了相应的软件,对华北某省实际电力系统进行了负荷预测。结果表明这两个模型应用于电力系统短期负荷预测是可行而实用的。本文最后分析了电力系统短期负荷预测研究中还存在的一些问题,并对进一步研究作了展望。

以上为本篇毕业论文范文电力系统短期负荷预测组合模型研究的介绍部分。

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