电力系统短期负荷预测模型设计.pdf

电力系统短期负荷预测模型设计.pdf 本文介绍了基于反向传播（Back Propagation，BP）算法与模糊控制规则相结合的电力系统短期负荷综合预测模型。该模型可以对电力系统的短期负荷进行预测，提高电力系统的调度运行和生产计划的效率。 一、电力系统短期负荷预测模型的重要性 电力系统短期负荷预测模型对电力系统的调度运行和生产计划具有重要的意义。负荷预测精度越高，越有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。 二、基于BP算法和模糊控制规则的电力系统短期负荷预测模型 本文设计了一种基于BP算法和模糊控制规则相结合的电力系统短期负荷预测模型。该模型引进了平滑系数、遗忘系数、不平衡隶属函数等，提高了BP神经网络的学习速度，能够充分反映负荷对温度的敏感性。 三、BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用 BP算法是一种常用的神经网络算法，能够对电力系统的短期负荷进行预测。该算法可以学习电力系统的历史数据，建立一个能够预测电力系统短期负荷的模型。 四、模糊控制规则在电力系统短期负荷预测中的应用 模糊控制规则是一种基于模糊逻辑的控制方法，能够对电力系统的短期负荷进行预测。该方法可以处理不确定性和模糊性，能够对电力系统的短期负荷进行准确预测。 五、电力系统短期负荷预测模型的优点 本文设计的电力系统短期负荷预测模型具有以下优点： * 高精度：该模型能够对电力系统的短期负荷进行准确预测，提高电力系统的调度运行和生产计划的效率。 * 高灵活性：该模型能够学习电力系统的历史数据，建立一个能够预测电力系统短期负荷的模型。 * 高泛化性：该模型能够对电力系统的短期负荷进行预测，适用于不同的电力系统和应用场景。 六、结论 本文设计了一种基于BP算法和模糊控制规则相结合的电力系统短期负荷预测模型，该模型能够对电力系统的短期负荷进行预测，提高电力系统的调度运行和生产计划的效率。该模型具有高精度、高灵活性和高泛化性等优点，适用于电力系统的短期负荷预测和调度运行。