本科毕业设计（论文）基于RBF神经网络的短期负荷预测学院自动化学院专业电气工程及其自动化___（电力系统自动化方向）年级班别 2007级（3）班学号 3107001208学生姓名郭祝帆指导教师彭显刚2011年 5 月基于RBF 神经网络的短期负荷预测郭祝帆自动化学院摘要电力系统负荷预测的水平已成为衡量电力系统运行管理现代化的标志之一。
精确的短期负荷预测，对电力系统的生产安排、经济调度和安全分析都起着十分重要的作用，也直接影响着电力企业的经济效益。
因此，短期负荷预测结果成为制定电力市场交易计划的重要依据，这就对短期负荷预测提出了更高的要求。
由于常规算法不能较好地反映气象条件等外界因素对负荷的影响，而近年来人工神经网络法等智能算法具有高度的非线性映射能力，可以较好地考虑气象条件等因素对电网负荷的影响，所以本文采用了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。
该模型训练速度快，收敛性好，而且可以大大地减少隐含层神经元的数目，有效地提高了预测精度。
本文在分析了目前短期电力负荷预测的现状及各种预测方法、预测模型的基础上，根据电力负荷特性的变化规律，通过对河源地区的历史负荷数据分析，考虑了日期类型、温度、天气状况等影响负荷预测的因素，结合神经网络的预测算法，建立RBF神经网络的短期负荷预测数学模型，并在此基础上，利用面向对象的编程方法实现短期负荷预测程序。
本文讨论了影响负荷的各种因素，在输入变量中考虑临近日负荷特点，以及各种气象因素，对输入负荷值进行归一化处理，对温度、天气和日期等因素进行了量化处理。
利用河源地区的历史负荷数据比较未含天气因素的神经网络和具有天气因素的神经网络的预测效果，根据本文所介绍的方法编程，其结果表明预测精度是符合要求的，从而说明了该方法的可行性和实用性。
关键词：短期负荷预测，RBF神经网络，编程AbstractThe level of load forecasting is one of the measures of modernization of Power system management. Accurate short-term load forecasting plays an important role for planning, economical scheduling and security analysis in production, which directly influences the profit of the electric utility enterprises. Therefore, short-term load forecasting reseult become importance basis of drawing up the electric power market bargain plan. So these put short-term load forecasting forward a higher request.The normal calculate way can not reflect goodly weather condition and other outside factors to the influence for load forecasting. In recent years, the artificial neural network method etc have height nonlinear to reflect the ability of shoot, can reflect goodly the weather factor etc. So this paper presents a short-term load forecast method based on RBF(Radial Basic Function) neural network for power system. This model speeds rapidly,improves convergence property in training process and the number of neurons in the hidden layer can be significantly decreased. So the forecasting accuracy can be increased effectively.This text analyze the present condition and various methods and mathematics model of the short-term load forecasting. According to the rule of change of load characteristic, the RBF models for the short-term load forecasting are proposed by combining the artificial neural networks and electric load characteristics on HeYuan Power Markets, after calculating the factors such as date type, temperature,weather status etc which influencing the load forecasting. Based on the models, the load forecasting software has programmed by Object Oriented method.This thesis analyzes every kind of factor which impacts load. In its input features, the load characteristic of neat days every kind of weather factors that considered. Then we unify the input variables, quantify the temperature, weather and date etc. The forecasting accuracy of neural networks models including climate factors and no those factors is compared by the load data from HeYuan. The testing results illustrate that the forecasting accuracy is satisfactory, accordingly it shows the validity and practicability of the method.Keywords: Neural network, RBF, Short-term load forecasting目录1 绪论 (1)1．1课题研究的背景 (1)1．2国内外负荷预测的研究现状 (2)1．3本课题研究的意义 (5)1．4本课题的主要工作 (6)2 电力负荷预测概述 (7)2.1 负荷预测的概念和原理 (7)2.1.1 负荷预测的概念 (7)2.1.2 负荷预测的基本原理 (7)2.2 电力负荷预测的分类 (8)2.3 负荷预测的步骤 (10)2.4 电力负荷的特性分析 (11)2.4.1 负荷的周期性 (11)2.4.2 负荷的随机性 (12)2.4.3 负荷的影响因素分析 (12)2.5 影响负荷预测的因素及误差分析 (14)2.5.1 影响负荷预测的主要因素 (14)2.5.2 负荷预测的误差分析 (14)2.6 本章小结 (16)3 RBF神经网络及其结构分析 (17)3.1 人工神经网络的基本概念 (17)3.2 RBF神经网络 (18)3.2.1 RBF神经网络的结构 (18)3.2.2 RBF神经网络的具体实现 (19)3.2.3 RBF神经网络的学习算法 (21)3.3 RBF神经网络与BP网络的比较 (24)3.3.1 BP网络存在的问题 (24)3.3.2 RBF网络与BP网络之间的差别 (25)3.4 本章小结 (25)4 基于RBF神经网络的短期负荷预测实例分析 (26)4.1 RBF神经网络的建立 (26)4.2 RBF神经网络的训练 (27)4.2.1 样本的选取 (27)4.2.2 数据预处理 (28)4.2.3 神经网络输入数据的归一化处理 (29)4.3 短期负荷预测结果与分析 (30)4.4 本章小结 (35)结论 (36)参考文献 (37)致谢 (39)1 绪论1．1课题研究的背景电力系统是一个大面积分布的复杂系统，电力系统调度的主要任务是控制整个电力系统的运行方式，使之能够保证供电的优良质量，保证系统的经济运行，保证系统具有较高的安全水平，并提供有力的事故处理能力等。
负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一，是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提。
电力系统负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件和社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来特定时刻的负荷数据。
它的重要意义可以归纳为以下几个方面：1、短期负荷预测是电力系统优化调度的基础。
准确的短期负荷预测是电网调度机构制定发供电计划、合理安排机组启停和做好电网供需平衡的关键。
有助于运行人员估计电能的生产、输送、分配和消费各个环节的情况，制定出合理的运行方案，确保电网和机组的安全、稳定、经济运行。
以短期负荷预测和在线实时负荷预报为依据，系统才能有计划地安排旋转备用和不同网问可能实现的功率交换，这是决定系统供电安全水平的重要因素。
2、在电力市场条件下，短期负荷预测不再是纯技术性的问题，它应当是一个技术性与经济性相结合的问题。
同时也不再仅仅是能量管理系统(EMS)的一部分，它是电力市场制定各种计划的重要依据。
对于发电单位，短期负荷预测是制定发电计划和报价的依据；对供电部门，短期负荷预测为供电方制定购电计划提供依据；对输电单位，短期负荷预测也是制定发电计划及安全、可靠、经济运行的基础。