17、基于人工神经网络的短期负荷需求预测

基于人工神经网络的短期负荷需求预测

1. 引言

负荷预测是能源管理领域的核心话题之一。在能源管理系统中，遥测处理、发电控制、负荷预测和网络分析是四个主要的功能领域。负荷预测可从两个维度进行分类：一是按预测时长，可分为短期、中期和长期；二是按评估方法，可分为线性方法和非线性方法。

• 按预测时长分类 ：
  • 短期负荷预测 ：分析范围从几秒、几分钟到几小时不等，对电厂日常运营、净交换评估、机组承诺、调度以及系统安全分析等至关重要。
  • 中期负荷预测 ：关注从几周至几个月的负荷情况，用于燃料调度和维护计划的制定。
  • 长期负荷预测 ：用于至少一年的负荷预测，对电网有效管理和维修计划制定意义重大。
• 按评估方法分类 ：
  • 线性方法 ：系统输出与输入的线性组合呈线性关系，需满足齐次性和叠加性两个条件。
  • 非线性方法 ：不满足线性条件的方法。

本文旨在利用人工神经网络为尼日利亚阿布贾、贝宁和埃努古的电力分配公司开发短期日前负荷需求预测器。

2. 文献综述

短期负荷预测涵盖从几秒到几小时的预测范围。过往研究在人工神经网络用于短期负荷预测方面有诸多成果：