又分为最高负荷最低负荷平均负荷负荷峰谷差高峰负荷平均低谷负荷平均平峰负荷平均全网负荷母线负荷负荷率等类型负荷预测。负荷预测特点由于负荷预测是根据电力负荷过去和现在推测它未来数值，所以负荷预测工作所研究对象是不肯定事件。只有不肯定事件随机事件，才需要人们采用适当预测技术，推知负荷发展趋势和可能达到情况。这就使负荷预测具有以下明显特点不确定性由于电力负荷未来发展是不肯定，它受到多种多样复杂因素影响，而且各种影响因素也是发展变化。人们对于这些发展变化有些能够预先估计，有些却很难事先预见到，加上些临时情况发生变化影响。因此就决定了预测结果不准确性或不完全准确性。条件性各种负荷预测都在定条件下做出。对于条件而言，又可以分为必然条件和假设条件两种。如果负荷预测员真正掌握了电力负荷本质规律，那么预测条件就是必然条件，所做出预测往往是比较可靠。而在很多情况下，由于负荷未来络结构和算法广义动态模糊神经网络电力负荷预测流程设计广义动态模糊神经网络结构和参数选取广义动态模糊神经网络预测方法算例分析两种预测模型误差比较结论万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文本章小结总结参考文献致谢附录攻读工程硕士学位期间发表部分学术论著万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文选题依据与意义电力工业是国家在能源领域重大基础行业，电力对于我国经济建设国家安全社会稳定生活质量有至关重要作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。随着电力工业快速发展和我国电力体制改革不断深化，对电力负荷预测理论技术研究是愈来愈重要，准确负荷预测能提高经济效益和社会效益。在我国电力事业空前发展今天，电力负荷预测问题解决已成为我们面临重要而又艰巨任务。电力负荷预测核心问题是预测技术方法，或者说是预测数学模型。随着现代科学技术快速发展，负荷预测技术研究也在不断更新，各种各样负荷预测方法不断涌现，已经逐步从传统预测法向智能预测法转变。模糊神经网络集模糊系统知识明显表达和神经网络强大学习功能于体，在电力负荷预测领域得到了广泛应用，而动态模糊神经网络具有结构小避免出现过拟合现象特点，使用起来要比常见模糊神经网络更方便。广义动态模糊神经网络实现起来比动态模糊神经网络更加容易，它可以用于抽取有意义模糊规则以获取知识，在学习效率和性能方面具有更突出优势。万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文国内外文献资料综述随着现代科学技术不断进步，负荷预测理论技术得到了很大发展，理论研究逐步深入。目前国内学者进行负荷预测方法很多青岛大学张智晟等在文献中提出优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型湖南大学马轶东等在文献中提出运用神经网络电力负荷混沌多步预测模型南昌大学曾勍炜等在文献中提出基于粒子群优化和支持向量机电力负荷预测模型，采用粒子群优化算法选取较优支持向量机训练参数组合，提高了精度北京信息科技大学李慧，王来云在文献中提出基于混沌蚁群算法电力短期负荷预测模型，主要思想是利用混沌理论对历史数据进行相空间重构和蚁群优化算法对粗选预测参考点作精选，改模型取得较好预测精度惠州供电局高彩亮在文献中提出基于奇异值分解和支持向量机负荷预测新方法南昌大学杨胡萍等在文献中提出基于相空间重构和正交基神经网络短期负荷预测模型南华大学赵宇红等人在文献中通过混合模糊神经算法，将模糊逻辑和神经网络优点结合，构建混合模糊神经模型，针对模糊神经元权值更新问题，采用步搜索寻优法，进步减小误差黑龙江科技学院范东山等人在文献中应用模糊神经网络结合遗传算法来实现预测，系统通过对历史数据自适应学习建立模糊预测模型，算法采用改进算法，提高了预测精度和误差上海大学刘秀玉等人在文献中将模糊理论与人工神经网络相结合，并对传统算法作了两种改进步长自适应调整和引入误差反传基础量，预测精度比传统神经网络有了很大提高东北电力学院曾令生，张文生，伏祥运等在文献中提出了依据模糊模式识别模糊聚类理论，应用相应隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间关系短期负荷预测模型提高了预测误差和精度东北电力大学牛东晓，王会青，谷志红在文献中将基于和动态模糊神经网络应用在短期电力负荷预测中，应用粗糙集与遗传算法理论，结合动态模糊神经网络，设计出收敛速度预测精度和网络规模都有很大改善预测模型。国外学者目前大多数都采用与神经网络有关各种方法来进行负荷预测。等在文献中提出基于自适应模糊推理神经网络电力负荷预测模型，改进了负荷预报模型，比传统方向传播网络预报模型更加精确在文献中提出给基于遗传模糊神经网络负荷预测方法西班牙学者等人在文献中应用两个神经模糊系统和，另外还有带学习算法前向多层感知机神经网络以及模型，获得了不错预报效果等在文献中应用神经网络将季节性历史负荷数据分为四个类型，而后进行小波变换以便预报未来每小时负荷。并使用传统多重回归方法校正小波万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文变化系数，并且将各部分重构，通过五尺度合成技术预测最终负荷等在文献中设计了种由两个隐含层组成可分解结构神经网络，它可以有效预报每天负荷峰值韩国学者等在文献中提出用神经网络和模糊专家系统混合建模预报，先用训练过神经网络进行小时预报，而后用模糊专家系统针对温度和负荷变化进行校正。，在文献中提出了个种采用数据挖掘技术长期电力负荷预测模型。该模型定义了埃及电力网络负荷预测总结概况和最重要影响因素。知识发现过程中所需步骤用时间序列数据实施。进行了数据预处理包括检测遗漏值，奇数，离群值和归化数据。从预处理数据被送入多元回归或神经网络进行预测。总之，目前国内外对电力系统负荷预测研究方法很多，取得了重大进步。但随着信息技术不断发展，预测手段已经逐渐由传统手工预测向智能预测转变。万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文绪论电力负荷预测概念电力负荷是指发电厂电网区域用户或电气设备在时刻所需承担或消耗电功率。电力负荷预测是指在充分考虑些重要系统运行特征增容决策自然条件与社会影响条件下，研究或利用套系统数学方法来处理过去与未来负荷之间关系，并在满足定精度要求下，预测出未来特定时刻负荷数值。电力负荷预测是供电部门重要工作之，负荷预测准确与否对经济效益和社会效益有着很大影响。供电部门可以根据准确负荷预测来经济合理地安排电网内部发电机组启停，保证电网安全稳定运行，并减少不必要旋转储备容量可以合理地安排机组检修计划，保证社会正常生产和生活，有效降低发电成本。负荷预测结果，还可以有利于决定未来新发电机组装机容量大小地点和时间，决定电网建设和发展。随着电力负荷预测重要性日益提高，电力负荷预测工作水平已成为衡量个电力企业管理是否走向现代化显著标志之，尤其是在我国电力事业空前发展今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题解决已成为我们面临重要而又艰巨任务。电力负荷预测基本原理电力负荷预测是项复杂而又困难工作，它研究对象包括日负荷曲线预测连续多日负荷预测重大节假日负荷预测电价预测用电意愿曲线预测目标市场分类负荷预测等，还要进行电力市场监测和预警。由于电力社会属性，预测工作受到大量复杂因素多重干扰和影响，例如气象需求现货期货经济系统市场价格竞争政策策略政治活动背景领域经验等，因此需要我们认真学习负荷预测理论方法，研究开发实用电力负荷预测系统。负荷预测分类负荷预测按时间分类电力负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期中期短期和超短期负荷预测。长期负荷预测般指十年以上并以年为单位预测，中期指五年左右并以年为单位预测，短期预测是指年之内以月周天小时为单位负荷预测，超短期负荷预测指未来小时未来半小时甚至未来十分钟预测。负荷预测按行业分类负荷预测可以分为城市民用负荷商业负荷农村负荷工业负荷以及其他负荷负荷预测。城市民用负荷预测主要指城市居民家用负荷预测商业负荷预测和工业负荷预测是指对各自为商业和工业服务负荷进行预测农村负荷预测是指广大农万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文村所有负荷包括农村民用电生产与排灌用电以及商业用电等预测其他负荷预测则包括市政用电如街道照明等公用事业政府办公铁路与电车军用等负荷预测。负荷预测按特性分类根据负荷预测表示不同特性，常常又分为最高负荷最低负荷平均负荷负荷峰谷差高峰负荷平均低谷负荷平均平峰负荷平均全网负荷母线负荷负荷率等类型负荷预测。负荷预测特点由于负荷预测是根据电力负荷过去和现在推测它未来数值，所以负荷预测工作所研究对象是不肯定事件。只有不肯定事件随机事件，才需要人们采用适当预测技术，推知负荷发展趋势和可能达到情况。这就使负荷预测具有以下明显特点不确定性由于电力负荷未来发展是不肯定，它受到多种多样复杂因素影响，而且各种影响因素也是发展变化。人们对于这些发展变化有些能够预先估计，有些却很难事先预见到，加上些临时情况发生变化影响。因此就决定了预测结果不准确性或不完全准确性。条件性各种负荷预测都在定条件下做出。对于条件而言，又可以分为必然条件和假设条件两种。如果负荷预测员真正掌握了电力负荷本质规律，那么预测条件就是必然条件，所做出预测往往是比较可靠。而在很多情况下，由于负荷未来混沌蚁群算法电力短期负荷预测北京信息科技大学学报高彩亮基于奇异值分解和支持向量机负荷预测新方法科技广场杨胡萍,王承飞,朱开成,胡奕涛基于相空间重构和正交基神经网络短期负荷预测电力系统保护与控制赵宇红,肖金凤,陈忠泽混合模糊神经网络在短期负荷预测中应用电力系统及其自动化学报于海燕,张凤玲基于模糊神经网络电力负荷短期预测电网技术范东山,赵宏宇基于模糊神经网络电力短期负荷预测机械制造与自动化，刘秀玉,刘娇等种基于模糊逻辑和神经网络电力负荷预测方法上海大学学报自然科学版陶小虎,黄民翔种基于模糊规则和神经网络负荷预测方法电力系统及其自动化学报张小平,王伟短期负荷预报自适应模糊神经网络方法电力系统自动化曾令生,张文生,伏祥运等基于模糊识别与模糊聚类理论短期负荷预测电工技术学报王立,朱学峰基于模糊聚类多神经网络在短期电力负荷预测中应用电气应用高荣,刘晓华短期负荷预测模糊聚类多支持向量机模型研究中国控制与决策会议论文集张德丰,周灵,全解生,孙亚民,马子龙基于改进基自适应动态模糊神经网络算法研究系统仿真学报刘晓娟,方建安综合权重模糊时间序列电力负荷预测方法华东电力牛东晓,王会青,谷志红基于和动态模糊神经网络在短期电力负荷预测万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文中应用电力自动化设备,杜鹃改进型动态模糊神经网络在短期负荷预测中应用电网技术王小川,史峰,郁磊等神经网络个案例分析北京北京航天航空大学出版社,万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文,万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文致谢时光飞逝，转眼间三年研究生生涯即将结束，读研期间，老师同学以及学校无论在学习还是在生活上给予我很大帮助，对此我表示衷心感谢。本论文是在导师夏昌浩教授悉心指导下完成。论文从最初选题定提开题中期检查到最后论文审稿定稿，夏老师花费了大量时间和精力进行指