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电力负荷类论文范文文献,与电力负荷预测方法相关论文格式模板
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时间序列预测方法可分为确定型和随机性两类,确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小.随机型时间预测模型可以看作一个线性滤波器.
4.回归分析法.回归分析法就是根据负荷过去的历史资料,建立可以分析的数据模型,对未来的负荷进行预测.利用数理统计中的回归分析方法,通过对变量的观测数据进行分析,确定变量之间的相互关系,从而实现预测.
现代负荷预测方法20世纪80年代后期,一些新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用.这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等.
1.灰色数学理论.灰色数学理论是把负荷序列看作一真实的系统输出,它是众多影响因子的综合作用的结果.这些众多因子的未知性和不确定性,成为系统的灰色特性.灰色系统理论把负荷序列通过生成变换,使其变化为有规律的生成数列再建模,用于负荷预测.
2.专家系统方法.专家系统方法是对于数据库里存在的过去几年的负荷数据和天气数据等进行细致的分析,汇集有经验的负荷预测人员的知识,提取有关规则.借助专家系统,负荷预测人员能识别预测日所属的类型,考虑天气因素对负荷预测的影响,按照一定的推理进行负荷预测.
3.神经网络理论.神经网络理论是利用神经网络的学习功能,让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系,再利用这种映射关系预测未来负荷.由于该方法具有很强的逻辑性、记忆能力,非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此有很大的应用市场,但其缺点是学习收敛速度慢,可能收敛到局部最小点；并且知识表达困难,难以充分利用调度人员经验中存在的模糊知识.
4.模糊负荷预测.模糊负荷预测是近几年比较热门的研究方向.模糊控制是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论,使其进行确定性的工作,对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制.模糊系统不管其是如何进行计算的,从输入输出的角度讲它是一个非线性函数.模糊系统对于任意一个非线性连续函数,就是找出一类隶属函数,一种推理规则,一个解模糊方法,使得设计出的模糊系统能够任意逼近这个非线性函数.
模糊函数的基本方法有：
1、表格查询法.表格法是一种相对简单明了的算法.这个方法的基本思想是从已知输入—输出数据对中产生模糊规则,形成一个模糊规则库,最终的模糊逻辑系统将从组合模糊规则库中产生.这是一种简单易行的易于理解的算法,因为它是个顺序生成过程,无须反复学习,因此,这个方法同样具有模糊系统优于神经网络系统的一大优点,即构造起来既简单又快速.
2、基于神经网络集成的高木—关野模糊预测算法.它是利用神经网络来求得条件部输入变量的联合隶属函数.结论部的函数f（X）也可以用神经网络来表示.神经网络均采用前向型的BP网络.
3、改进的模糊神经网络模型的算法.模糊神经网络即全局逼近器.模糊系统与神经网络似乎有着天然的联系,模糊神经网络在本质上是模糊系统的实现,就是将常规的神经网络赋予模糊输入信号和模糊权.对于复杂的系统建模,已经有了许多方法,并已取得良好的应用效果.但主要缺点是模型精度不高,训练时间太长.此种方法的模型物理意义明显,精度高,收敛快,属于改进型算法.
4、反向传播学习算法.模糊逻辑系统应用主要在它能够作为非线性系统的模型,包括含有人工操作员的非线性系统的模型.因此,从函数逼近意义上考虑,研究模糊逻辑系统的非线性映射能力显得非常重要.函数逼近就是模糊逻辑系统可以在任意精度上,一致逼近任何定义在一个密集上的非线性函数,其优势在于它有能够系统而有效地利用语言信息的能力.万能逼近定理表明一定存在这样一个可以在任意精度逼近任意给定函数的高斯型模糊逻辑系统.反向传播BP学习算法用来确定高斯型模糊逻辑系统的参数,经过辨识的模型能够很好的逼近真实系统,进而达到提高预测精度的目的.
五、结束语
随着电力市场的发展,负荷预测的重要性日益显现,并且对负荷预测精度的要求越来越高.传统的预测方法比较成熟,预测结果具有一定的参考价值,但要进一步提高预测精度,就需要对传统方法进行一些改进,同时随着现代科学技术的不断进步,理论研究的逐步深入,以灰色理论、专家系统理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的出现,也为负荷预测的飞速发展提供了坚实的理论依据和数据基础.相信负荷预测的理论会越来越成熟,预测的精度越来越高.
这篇论文来源:http://www.sxsky.net/jiaoxue/020792021.html
参考文献：
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[3]高展,陈红雨.企业信息化自助纲要[M].北京：清华大学出版社,2002.
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