潮州电网短期负荷预测研究.docx

潮州电网短期负荷预测研究
潮州电网短期负荷预测研究
随着电力市场的发展，电力企业需要深入研究电力负荷预测技术，以便更好地规划电力生产和供应，并提高电力生产的效率和质量。其中，短期负荷预测技术是电力企业中最重要的技术之一。本文将介绍潮州电网短期负荷预测的相关研究。
一、潮州电网负荷概述
潮州电网是广东省的一部分，其服务范围包括潮州市、揭阳市和汕头市等地。潮州电网的负荷与季节有很大的相关性，其中夏季负荷较高，冬季负荷较低。同时，市区负荷与郊区负荷也有很大的不同。因此，对潮州电网负荷进行准确预测是非常必要的。
二、短期负荷预测方法
短期负荷预测通常是指对未来24小时（或48小时）电力负荷的预测。传统的短期负荷预测方法主要是基于统计模型和时间序列分析，例如ARIMA、狄利克雷分布和K-近邻等方法。这些方法相对简单，但对于复杂的电力负荷预测问题，其预测精度有限。因此，随着计算机技术的进步和数据挖掘技术的发展，一些新的方法被提出，例如人工神经网络、支持向量机和深度学习等方法。
三、潮州电网负荷预测模型
在潮州电网负荷预测中，我们采用了基于BP神经网络的预测模型。预测中采用的数据包括历史负荷数据、天气数据、日期时间和假期等因素。具体来说，我们首先采用小波分析对历史负荷数据进行降噪和预处理，然后将其输入BP神经网络模型进行预测。其中，网络结构采用三层，分别是输入层、隐层和输出层。在隐层节点的选择上，我们采用了粒子群优化算法来寻找最佳节点数。
四、模型实验及评价
我们基于2019年1月至9月的历史数据，进行了潮州电网短期负荷预测的实验。通过交叉验证，我们发现该模型的预测精度较高，平均误差率可达2.43%。同时，我们发现天气因素对负荷预测具有重要影响，天气变化所引起的电力负荷波动可以显著影响预测精度。
五、结论
本文介绍了基于BP神经网络的潮州电网短期负荷预测模型，该模型采用历史负荷数据、天气数据、日期时间和假期作为输入因素。实验结果表明，该模型预测精度较高，可以为电力企业提供有用的参考和建议。未来，我们将进一步完善该模型，以便更好地满足电力企业的需求。