发电机组负荷预测模型的设计与实现毕业设计论文

毕业设计（论文）
题目发电机组负荷预测模型的设计与实现
专业自动化
班级自102班
学生
指导教师
2014 年
西安理工大学本科生毕业设计（论文）
发电机组负荷预测模型的设计与实现
专业：自动化
班级：自102班
作者：
指导教师：职称：副教授
答辩日期：2014年6月22日
摘要
发电机组负荷预测是实现电力系统优化运行的基础，对于电力系统运行的安全性、可靠性和经济性都有显著影响。

因此，寻求有效的负荷预报方法以提高预报精度具有重要意义。

迄今为止，研究人员已经提出了许多有效的方法。

本文应用目前较为流行的神经网络方法对发电机组负荷进行预报。

本文采用神经网络预测模型,输入变量和确定神经网络结构的方法和算法,此方法的提出可以使得从历史样本知识数据到最终预测模型的建模过程变得简单明了,便于实际应用。

通过去发电厂实际调研获得真实有效的数据，训练神经网络，使得网络能够正确的预测出负荷变化的实际规律。

同时也参考了发电厂的现用的预测方法对神经网络结构加以改善，使得网络结构趋于完善。

最后总结了本文的主要研究工作与收获，提出了一些改进方案，并介绍了发电机组负荷预报的发展前景。

关键词：发电机组、负荷预测、BP神经网络、DPS数据处理系统、预测模型
石斑：发电机组负荷预测模型的设计与实现
Abstract
Generator load forecasting is foundation to achieve optimal operation of power system, it has significant impact on the security, reliability and economy of power system operation. Therefore, seeking effective load forecasting method is of great significance for improving forecast accuracy. So far, researchers have proposed many effective methods. This article more popular neural network method is applied to generator load forecasting at present. In this paper, using the neural network prediction model, the input variables and the determining method of neural network structure and algorithm, this method can make knowledge from the historical sample data to the final forecasting model of the modeling process becomes simple and clear, easy to practical application. Through to obtain real and effective power plant actual survey data, the neural network, enables the network to correctly predict the actual rule of load change. Also refer to the power of current forecast methods of neural network structure to improve, make the perfect network structure. Finally summarizes the main research work and the harvest, puts forward some improvement scheme, and introduces the development prospect of generator load forecasts.
Keywords: generator, load forecasting, neural network, data processing system, prediction model
西安理工大学本科生毕业设计（论文）
目录
第一章绪论 (1)
1.1研究背景与意义 (1)
1.1.1 研究背景 (1)
1.1.2 研究意义 (1)
1.1.3 国内外研究现状 (2)
1.2论文的主要研究内容 (3)
1.3小结 (4)
第二章预测模型的设计方法 (5)
2.1数据库原理与E-R图分析 (5)
2.1.1数据库系统的基本概念 (5)
2.1.2.实体与属性之间的关系 (7)
2.2预测方法和模型方法 (7)
2.2.1 负荷预测的常用方法简介 (7)
2.2.2 神经网络原理简介 (14)
2.3小结 (19)
第三章发电机组负荷预测模型的设计 (20)
3.1基础数据与处理 (20)
3.1.1影响因素的列表与分析 (20)
3.1.2 负荷预测的E-R图 (21)
3.2基于神经网络的算法设计 (22)
3.2.1算法建模分析 (22)
3.2.2确定算法网络模型 (23)
3.3网络训练机制 (24)
3.3.1输入、输出向量设计 (24)
I
石斑：发电机组负荷预测模型的设计与实现
3.3.2输入数据的归一化处理 (27)
3.3.3网络训练的确定 (29)
3.4预测分析 (31)
3.4.1预测信息 (31)
3.4.2 预测结果分析 (34)
3.5小结 (35)
第四章结论与展望 (36)
4.1结论 (36)
4.2展望 (37)
4.3小结 (37)
致谢 (39)
参考文献 (40)
附录 (42)
II。