MATLAB软件在电力负荷预测中的应用 Application of MATLAB Software in Power Load Forecast.pdfVIP

16 华北电力技术 NORTHCHINAELECTRICpowER No．82007 ·新技术应用· MATLAB软件在电力负荷预测中的应用 苏 宁 (北京电力公司，北京100031) 摘 要：以北京市朝阳区2001至2005年各月的电力需求实际数据为样本，利用MATLAB软件的神经网络工具 箱对朝阳区2006年各月的电力负荷进行了预测。随后，根据2006年调研的部分实际负荷，对预测数据的相对误 差、绝对误差进行分析。 关键词：电力负荷}负荷预测1人工神经网络 中图分类号：TP319文献标识码：B 文章编号：1003—9171(2007)08一0016一04 ofMATLABSoftwareinPowerLoadForecast Application Su Ning E1ectricPower 100031，China) (Beijing Corporation，Beijing Abstr懿t：Basedonthe dataof demandin districtfrom2001to2005，the monthlypower Chaoyang monthly loaddatain is 2006forecastedwiththesoftwareMATLAB．Moreovertherelativeerrorandabsoluteerror the of dataforecastedare onthebasisofactualloadsin2006． analyzed neural Keywords：powerload；loadforecast}artificialnetwork(ANN) 性、不确定性、不确知性系统的问题开创了一个崭新 O 引言 的途径，因而在电力系统应用研究中受到了广泛的 电力系统短期负荷预测是市场环境下编排调度 关注。目前已在电力系统故障诊断、智能控制、继电 计划、供电计划、交易计划的基础，电力调度部门制 保护和暂稳态计算、短期负荷预报等系统计算优化 定发电计划的依据[1]。随着电力工业市场化进程的 中获得了大量的研究成果。它可以综合考虑各种因 加快，电力系统短期负荷预测精度的好坏直接影响 素对负荷的影响，其特点是利用它的学习功能，让 到产业部门的经济效益，是现代电力系统运行研究 计算机学习影响负荷因素的历史数据与历史负荷数 中的重要课题之一，它是研究电力系统规划问题、电 据之间的映射关系，再利用这种映射关系来预测未 力系统经济运行及其调度自动化的重要依据[2]。 来负荷。从神经网络内部信息传递方向来分，可分 为两种类型：前馈型网络和反馈型网络[5]。 1 方法简介 人工神经网络又称为连接机制模型 (Connectionism 电力负荷预测受多方面因素的影响，一方面，负 Model)或者称为并行分布处理模 型(Parallel Model)，是由大量简单元 荷变化存在着由未知不确定因素引起的随机波动；另