基于卷积神经网络的电力系统短期负荷预测研究

发布时间：2024-05-21 21:41

　　电力系统的安全稳定运行与国民经济的发展及社会人身财产安全息息相关。准确的短期负荷预测结果是电网指导电力系统制定发电计划、协调机组运行、调度负荷分配及制定检修计划的重要依据。随着智能电网的发展及越来越多的分布式电源的接入,影响短期负荷预测结果的因素更加复杂,使负荷呈现更强的非线性,这种严峻的环境也对短期负荷预测的准确度和适应性提出了更高的要求。电力系统的负荷由于数据量庞大、受众多因素影响等使其具有随机性、非线性、时序性等特点。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)能够深入挖掘信息的多重特点并从中获得有用的特征描述,是一种准确高效的特征提取方法。本文结合负荷序列的特点,使用CNN来对电力系统短期负荷进行预测,具体如下:结合负荷预测的实际特点,确定了适用于负荷序列数据预测领域的卷积神经网络模型。针对传统反向传播算法容易带来收敛缓慢甚至不收敛的问题,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)来对卷积神经网络的连接参数进行优化,提高全局寻优能力和收敛速度。仿真证明CNN能通过其卷积层及池化层有效提取样本信息,经...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1日负荷曲线

青岛大学硕士学位论文10图2-1日负荷曲线（2）周负荷特性电力系统的总负荷绝大部分由工业负荷和民用负荷组成，而其中工业负荷又占较大比重。基于我国社会活动习惯周一至周五为工作日，周六周日为休息日，因此一些工厂选择在休息日停工，工业负荷在休息日贡献的负荷量会低于工作日，整体的负荷曲线....

图2-2周负荷曲线

青岛大学硕士学位论文10图2-1日负荷曲线（2）周负荷特性电力系统的总负荷绝大部分由工业负荷和民用负荷组成，而其中工业负荷又占较大比重。基于我国社会活动习惯周一至周五为工作日，周六周日为休息日，因此一些工厂选择在休息日停工，工业负荷在休息日贡献的负荷量会低于工作日，整体的负荷曲线....

图2-7人工神经元模型示意图

青岛大学硕士学位论文191/10xhyfxxhxhorxh2-(9)（4）S型函数11xyfxe2-(10)（5）ReLU（RectifiedLinearUnit）函数ymax(0,x)2-(11)2.4BP神经网络2.4.1BP神经网络预测模型及算法目前最成熟应用最广泛的人工神....

图3-1全连接方

青岛大学硕士学位论文26图3-1全连接方式与稀疏连接方式（2）参数共享传统神经网络神经元之间的连接都是一一对应的，每两个神经元间的权重参数都是唯一的，无论在前向传播还是反向传播的过程中只使用一次，不同神经元之间不会共享同一个参数。而卷积神经网络采用了参数共享的方式，每个卷积核即为....

本文编号：3979960