[发明专利]一种电网负荷预测管理系统

说明书

技术领域

本发明涉及电网负荷领域，特别涉及了一种电网负荷预测管理系统。

背景技术

电网负荷预测时电力系统调度、用电、计划和规划等管理部门的重要工作。电力企业逐渐由计划方式过渡到了市场方式，准备的电力负荷可以为电网发展规划、供售电计划提供依据，提高电力企业的经济效益和社会效益。目前，要做到负荷预测的完全准备是很困难的，因为影响电力负荷预测的因素相当多，因此负荷预测具有一定的模糊性。现在全国各省区电网公司大部分还是在用人工和经验的方法来进行预测。

电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变，按日变，而且按周变，按年变，而且不断起伏，具有较大的周期性。电力负荷还随着不同的季节、不同气候、温度的变化而变化。再加之目前电网的特殊负荷性质，做到准确很难。

发明内容

电力负荷的特点是经常变化的，不但按小时变，按日变，而且按周变，按年变，而且不断起伏，具有较大的周期性。电力负荷还随着不同的季节、不同气候、温度的变化而变化。再加之目前营口电网的特殊负荷性质，做到准确很难。

本发明的目的是为了提高电网各母线负荷预测准确率，提高电网全系统负荷预测合格率，特提供了一种电网负荷预测管理系统。

本发明提供了一种电网负荷预测管理系统，其特征在于：所述的电网负荷预测管理系统将负荷预测系统分为若干子系统来进行研究，包括正常方式、检修方式、天气变化、地方电厂、节假日变化、季节变化，使负荷预测更具体，更细化，提高负荷预测准确率；

电网负荷预测管理系统，是一个应用BP神经网络方法，以预测负荷包括基本负荷、特别负荷和影响因素为基本原理的电网负荷预测系统；

电网负荷预测管理系统的核心是基于BP神经网络方法的专家系统，通过对大量历史数据以及人工量的输入的分析，确定短期负荷预测值；

本系统原理是通过预测负荷包括基本负荷、特别负荷和影响因素负荷，根据电网运行方式的不同，分析相类似时期的历史负荷数据，通过BP神经网络方法，预测出系统的负荷；有关运行参数，包括：基本负荷B、特别负荷T、影响因素Y、以及历史数据，不同的系统运行方式传递给负荷预测系统的核心。

本发明的优点：

改变了传统的电网负荷预测模式，提高了电网各母线负荷预测准确率，提高了电网全系统负荷预测合格率。本发明采用BP神经网络方法对负荷进行短期预测，能有效的解决负荷预测中存在的非线性问题，提高了负荷预测的精度；本发明将影响负荷预测准确率的因素如天气、温度等采用人工输入的方法，加强了人机的互动。

附图说明

下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1为电网负荷预测管理系统示意图。

具体实施方式

实施例1

本实施例提供了一种电网负荷预测管理系统，其特征在于：所述的电网负荷预测管理系统将负荷预测系统分为若干子系统来进行研究，包括正常方式、检修方式、天气变化、地方电厂、节假日变化、季节变化，使负荷预测更具体，更细化，提高负荷预测准确率；

电网负荷预测管理系统，是一个应用BP神经网络方法，以预测负荷包括基本负荷、特别负荷和影响因素为基本原理的电网负荷预测系统；

电网负荷预测管理系统的核心是基于BP神经网络方法的专家系统，通过对大量历史数据以及人工量的输入的分析，确定短期负荷预测值；

本系统原理是通过预测负荷包括基本负荷、特别负荷和影响因素负荷，根据电网运行方式的不同，分析相类似时期的历史负荷数据，通过BP神经网络方法，预测出系统的负荷；有关运行参数，包括：基本负荷B、特别负荷T、影响因素Y、以及历史数据，不同的系统运行方式传递给负荷预测系统的核心。