一種短期電力負荷預測方法

楊 蕊，張 程，李 飛，劉 驥

(1.重慶大學計算機學院，重慶 400044；2.國家電網永川電力公司，重慶 402160)

一種短期電力負荷預測方法

楊 蕊1，張 程1，李 飛2，劉 驥1

(1.重慶大學計算機學院，重慶 400044；2.國家電網永川電力公司，重慶 402160)

針對短期電力負荷預測中影響因素多、變化隨機、非線性等特點，提出一種相似日的優化BP神經網絡短期電力負荷預測方法。考慮到短期負荷波動的影響因素較多，相似日的選取綜合了氣象因素、日期因素和時間距離因素。同時，在負荷預測中常用的BP神經網絡預測方法的基礎上，引入遺傳算法對BP神經網絡算法的初始權值和閾值尋優進行改進。仿真表明優化BP神經網絡算法與相似日結合的方法預測時在穩定性和精確度方面得到較大的提高。

相似日；氣象因素；日期因素；短期負荷；BP神經網絡；遺傳算法

0 引言

隨著我國電力行業的不斷發展和人民生活水平的不斷提高，各行各業對電能的需求越來越大。需要準確且合理的電能調度和配送方案來滿足各類用戶的不同需求，保證高準確度的預測結果是電力系統電力調度的重點內容，因此電力負荷預測具有重大意義[1]。

短期電力負荷預測[2]就是通過已有的歷史負荷數據，同時分析對負荷波動有影響的各類數據，研究影響及變化規律，對未來短期負荷進行預測。短期用電負荷中預測日負荷峰值在線路安全和用戶使用中有較重要的意義[3]，保證高準確度的預測結果才能制定合理的電網調度策略，保證電力系統安全、經濟、可靠的運行。……