电力系统论文,基于人工智能的电力系统负荷预测与优化调度研究

基于人工智能的电力系统负荷预测与优化调度研究

随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，电力需求量逐年增加，电力系统的稳定运行和高效调度显得尤为重要。本文针对电力系统负荷预测与优化调度问题，探讨了基于人工智能技术的解决方案，以提高电力系统的运行效率和经济效益。

二、电力系统负荷预测

2.1 负荷预测方法

电力系统负荷预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、神经网络、支持向量机等。本文采用基于深度学习的负荷预测方法，通过构建卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的模型，对电力系统负荷进行预测。

2.2 模型构建

本文提出的负荷预测模型主要包括以下步骤：

数据预处理：对原始负荷数据进行清洗、归一化等处理。

特征提取：利用CNN提取时间序列数据中的局部特征，利用RNN提取时间序列数据中的全局特征。

模型训练：将提取的特征输入到神经网络模型中进行训练。

预测结果评估：对预测结果进行评估，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标。

三、电力系统优化调度

3.1 优化调度方法

电力系统优化调度方法主要包括线性规划、整数规划、混合整数规划等。本文采用基于遗传算法的优化调度方法，以最小化系统运行成本为目标，对电力系统进行优化调度。

3.2 模型构建

本文提出的优化调度模型主要包括以下步骤：

目标函数构建：以最小化系统运行成本为目标，包括发电成本、输电成本、调度成本等。

约束条件构建：包括功率平衡约束、设备容量约束、安全约束等。

遗传算法求解：利用遗传算法对优化调度模型进行求解。

调度结果评估：对调度结果进行评估，包括系统运行成本、设备利用率等指标。

四、实验与分析

4.1 实验数据

本文选取某地区电力系统作为实验对象，收集了该地区近三年的负荷数据、发电数据、输电数据等。

4.2 实验结果

通过实验，本文验证了所提出的负荷预测和优化调度方法的有效性。与传统的预测和调度方法相比，本文提出的方法在预测精度和调度成本方面均有显著提高。

五、结论

本文针对电力系统负荷预测与优化调度问题，探讨了基于人工智能技术的解决方案。通过构建深度学习模型和遗传算法，实现了对电力系统负荷的准确预测和优化调度。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的预测精度和调度效率，为电力系统的安全稳定运行和高效调度提供了有力支持。