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題 名 | 以進化規劃法作電力系統短期負載預測之研究 |
---|---|
作 者 | 楊宏澤; 黃昭明; 黃慶連; | 書刊名 | 高苑學報 |
卷 期 | 3 1994.02[民83.02] |
頁 次 | 頁24-32 |
分類號 | 448.115 |
關鍵詞 | 進化規劃法; 短期負載預測; 最小平方法; 梯度搜尋; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本文提出一套以進化規劃法(Evolutioary Programming,簡稱EP)為基礎之電力系統短期負載預測方法,用於預測未來一週內每小時負載。在現有短期負載預測方法中,隨機時間序列(stochastic time series)方法被公認為較精確方法,但此法在鑑別模式階數時,須仰賴豐富的統計知識方能勝任,在應用上甚為不便;另在估計模式參數的方法上,則大多利用梯度搜尋(gradient search)方式,如最小平方法(Least Square Estimation,簡稱LSE),以求取參數估計值,但由於此法容易使參數值局限於函數局部最佳解(local optimal solution),故在預測精確度上仍受限制。本文所提出之方法,主要經由模擬進化過程,求取預測模式階數及估計參數之最佳解,由於本法能找到比LSE方法更接近於最佳解的點,故應用於鑑別模式階數及估計模式參數時,可提高負戰預測之精確度。本文利用臺電系統負載及氣象局溫度資料作測試,進行未來一週內每24小時(24-hour ahead)及每週(one-week ahead)之短期負載預測,結果顯示,在精確度方面,本法確實優於傳統梯度搜尋方法。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。