电力超短期负荷预测的仿真研究

简介：
本研究聚焦于电力系统中关键的应用领域——超短期负荷预测，通过构建先进的仿真模型，探索提高预测精度的方法和技术。 超短期负荷预测在电力系统中占据重要地位，其中数据提取与选择合适的预测方法尤为关键。为了实现精确的预测目标，我们采用了电行业监测分析系统的数据提取平台来实时监控并获取负载数据。 反向传播（BP）神经网络和极限学习机（ELM）因其强大的预测能力和全局搜索能力，在超短期负荷预测中被广泛采用。实验中的数据来源于重点用电行业的监测系统，并通过建立相应的模型，利用不同数量的隐藏层节点分别用BP神经网络与ELM进行超短期负载预测。 研究结果表明，我们提出的数据提取平台在数据采集方面的可靠性得到了验证；同时证明了BP神经网络和ELM方法用于超短期负荷预测的有效性。此外，在对比分析中发现，相较于BP神经网络模型，极限学习机（ELM）表现出更高的预测精度以及更短的计算时间。