小水电发电负荷预测的研究
小水电经济环保是一种可再生资源，为多小水电地区提供了重要能源资源，不但有利于改善能源结构还有利于保护生态环境，同时在电力应急保障中发挥了十分重要的作用。我国多省份都拥有着十分丰富的小水电资源，然而由于小水电的径流式特性，对于多小水电地区的地方电力部门而言，要提升电力负荷的预测精度是有一定难度的。如果要想建立理想的预测模型一定要针对性研究出区域负荷特性。 本文以湖南张家界小水电群为例，根据已知的湖南张家界地区小水电群的电力负荷历史数据，结合小水电发电负荷的特性，进一步确定预测模型的具体结构，气象数据的量化、输入数据的归一化处理以及历史负荷在阈值去噪时所采用的具体参数的选择等。 对于张家界小水电群的历史数据本文在频域及时域范围内做出了适用于去噪的方案分析，分析去噪效果时采用均方根误差作为指标进行评价。针对小波的阈值的选择方式以及小波基函数的选择和小波分解层数的分析探讨了适用于本案例的小波去噪方案。 在提出的模型基础上，进一步得到基于基本反向传播BP学习算法（SDBP）及其改进反向传播算法（Levenberg-Marquardt）模型的预测结果并对预测结果做出分析。同时，在基于数值优化改进的梯度下降算法（Levenberg-Marquardt）下，且其他预测条件相同的情况下得到阈值降噪后的预测结果，并对降噪前后结果进行分析。
小水电;发电负荷;预测模型;小波去噪
华中科技大学
硕士
系统分析与集成
李衷怡
2017
中文
TM612
55
2018-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）