發(fā)布時間：2018-04-05 16:13

  本文選題：負荷特性　切入點：灰色關(guān)聯(lián)度　出處：《華南理工大學》2015年碩士論文

【摘要】：伴隨社會經(jīng)濟的發(fā)展電力系統(tǒng)負荷特性也發(fā)生明顯變化。區(qū)域電網(wǎng)的負荷特性分析是地區(qū)電網(wǎng)的調(diào)峰、市場營銷以及負荷預測工作正常開展的重要保證。對廣東省某市電網(wǎng)進行調(diào)研,采集連續(xù)幾年負荷數(shù)據(jù),利用負荷數(shù)據(jù)的二維特性設計單一數(shù)據(jù)缺失以及連續(xù)數(shù)據(jù)缺失的修補方法,并對原始負荷數(shù)據(jù)進行預處理,為地區(qū)電網(wǎng)負荷特性分析及預測提供數(shù)據(jù)支持。電力系統(tǒng)負荷特性分析時,需要借助負荷特性指標體系進行。建立了負荷特性分析指標體系,利用經(jīng)過預處理的可靠負荷數(shù)據(jù),通過指標法、曲線法和比較法按照日、月、年開展地區(qū)電網(wǎng)的負荷特性分析,并對節(jié)假日連休期間的負荷特性進行單獨重點分析。電力系統(tǒng)負荷特性變化是多因素相互影響的結(jié)果,從經(jīng)濟、社會、政策和氣象等方面定性分析對負荷特性的影響,并結(jié)合當?shù)貙嶋H統(tǒng)計數(shù)據(jù)利用改進灰色關(guān)聯(lián)分析法開展地區(qū)電網(wǎng)負荷特性影響因素定量分析,為地區(qū)電網(wǎng)調(diào)度、規(guī)劃和營銷提供參考。由于節(jié)假日負荷特性表現(xiàn)出較強的特殊性,對節(jié)假日負荷特性影響因素展開專門研究。地區(qū)電網(wǎng)負荷特性分析有利于提高地區(qū)電網(wǎng)負荷預測精度。按照正常日和節(jié)假日分別進行地區(qū)電網(wǎng)短期負荷預測研究。正常日負荷預測采用支持向量機預測模型,并根據(jù)地區(qū)負荷特性特點構(gòu)造訓練樣本集;節(jié)假日負荷預測中,提出基于指數(shù)平滑關(guān)聯(lián)修正的預測方法,引入氣象、日期以及連休類型關(guān)聯(lián)修正,改善節(jié)假日負荷預測貧數(shù)據(jù)影響。通過實例驗證,文中預測方法精度較高。
[Abstract]:With the development of social economy, the load characteristics of power system also change obviously.The load characteristic analysis of the regional power grid is an important guarantee for the normal development of the peak-shaving, marketing and load forecasting work of the regional power grid.This paper investigates the power network of a certain city in Guangdong province, collects the load data for several consecutive years, designs the repair method of the single data missing and the continuous data missing by using the two-dimensional characteristic of the load data, and preprocesses the original load data.Provide data support for load characteristic analysis and forecast of regional power network.Power system load characteristic analysis, need to rely on load characteristic index system.The index system of load characteristic analysis is established, and the load characteristic analysis of regional power network is carried out by index method, curve method and comparison method according to day, month and year by using pretreated reliable load data.The load characteristics during the continuous holiday period are analyzed separately.The change of power system load characteristics is the result of the interaction of many factors. The impact of power system load characteristics is analyzed qualitatively from the aspects of economy, society, policy and meteorology.Combined with the local actual statistical data, the improved grey relational analysis method is used to carry out the quantitative analysis of the factors affecting the load characteristics of the regional power grid, which provides a reference for the regional power grid dispatching, planning and marketing.Because of the strong particularity of the holiday load characteristics, the factors affecting the holiday load characteristics are studied.The analysis of load characteristics of regional power network is helpful to improve the precision of load forecasting.According to the normal days and holidays, the research on the short-term load forecasting of regional power grid is carried out.The normal daily load forecasting adopts the support vector machine forecasting model, and constructs the training sample set according to the characteristic of local load, in the holiday load forecasting, the forecasting method based on exponential smoothing correlation correction is put forward, and the weather is introduced.Date and continuous rest type correlation correction to improve the impact of holiday load forecasting poor data.It is proved that the accuracy of the prediction method is high.
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM714;TM715

【參考文獻】

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1 陳亞紅,穆鋼,段方麗;短期電力負荷預報中幾種異常數(shù)據(jù)的處理[J];東北電力學院學報;2002年02期

2 陳偉;周峰;韓新陽;單葆國;;國家電網(wǎng)負荷特性分析研究[J];電力技術(shù)經(jīng)濟;2008年04期

3 康重慶,夏清,張伯明;電力系統(tǒng)負荷預測研究綜述與發(fā)展方向的探討[J];電力系統(tǒng)自動化;2004年17期

4 丁恰,張輝,張君毅;考慮氣象信息的節(jié)假日負荷預測[J];電力系統(tǒng)自動化;2005年17期

5 周暉,鈕文潔,劉萬添,李冬梅;關(guān)于夏季單位溫升負荷效應回歸模型的研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2003年03期

6 姜勇;南京地區(qū)春節(jié)負荷特性分析及其預測方法[J];電網(wǎng)技術(shù);2003年05期

7 侯勇;張榮乾;譚忠富;王成文;曹福成;;基于模糊聚類和灰色理論的各行業(yè)與全社會用電量關(guān)聯(lián)分析[J];電網(wǎng)技術(shù);2006年02期

8 唐杰明;劉俊勇;楊可;劉友波;;基于灰色模型和最小二乘支持向量機的電力短期負荷組合預測[J];電網(wǎng)技術(shù);2009年03期

9 聶宏展;聶聳;喬怡;呂盼;;基于主成分分析法的輸電網(wǎng)規(guī)劃方案綜合決策[J];電網(wǎng)技術(shù);2010年06期

10 張肖波;李婧嬌;羅欣;;基于灰色關(guān)聯(lián)分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的節(jié)假日負荷預測研究[J];廣東電力;2012年07期

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1 王大鵬;灰色預測模型及中長期電力負荷預測應用研究[D];華中科技大學;2013年

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1 尹玉芬;地區(qū)電力系統(tǒng)負荷特性分析與需求側(cè)管理研究[D];華南理工大學;2010年

2 鄧衛(wèi)華;佛山電網(wǎng)2012-2016年主網(wǎng)規(guī)劃研究[D];華南理工大學;2011年

3 仲偉寬;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在負荷特性分析中的應用[D];東南大學;2006年

4 原媛;電力負荷特性分析及中長期負荷預測方法研究[D];上海交通大學;2008年

5 霍成軍;電力系統(tǒng)負荷特性分析研究[D];天津大學;2007年

6 韓麗娜;杭州地區(qū)電力負荷特性的分析及預測[D];浙江大學;2008年

7 朱振偉;氣象因素對電網(wǎng)負荷特性影響的研究[D];浙江大學;2008年

8 唐良艷;電力系統(tǒng)負荷特性分析與負荷預測研究[D];華南理工大學;2010年

9 童述林;電力系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)的處理與分析研究[D];華南理工大學;2012年

10 程義明;地區(qū)電網(wǎng)負荷特性分析及其應用研究[D];湖南大學;2012年

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本文編號：1715515