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

【摘要】：伴隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展電力系統(tǒng)負(fù)荷特性也發(fā)生明顯變化。區(qū)域電網(wǎng)的負(fù)荷特性分析是地區(qū)電網(wǎng)的調(diào)峰、市場(chǎng)營(yíng)銷以及負(fù)荷預(yù)測(cè)工作正常開展的重要保證。對(duì)廣東省某市電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)研,采集連續(xù)幾年負(fù)荷數(shù)據(jù),利用負(fù)荷數(shù)據(jù)的二維特性設(shè)計(jì)單一數(shù)據(jù)缺失以及連續(xù)數(shù)據(jù)缺失的修補(bǔ)方法,并對(duì)原始負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷特性分析及預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支持。電力系統(tǒng)負(fù)荷特性分析時(shí),需要借助負(fù)荷特性指標(biāo)體系進(jìn)行。建立了負(fù)荷特性分析指標(biāo)體系,利用經(jīng)過預(yù)處理的可靠負(fù)荷數(shù)據(jù),通過指標(biāo)法、曲線法和比較法按照日、月、年開展地區(qū)電網(wǎng)的負(fù)荷特性分析,并對(duì)節(jié)假日連休期間的負(fù)荷特性進(jìn)行單獨(dú)重點(diǎn)分析。電力系統(tǒng)負(fù)荷特性變化是多因素相互影響的結(jié)果,從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政策和氣象等方面定性分析對(duì)負(fù)荷特性的影響,并結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)利用改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法開展地區(qū)電網(wǎng)負(fù)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(yíng)銷提供參考。由于節(jié)假日負(fù)荷特性表現(xiàn)出較強(qiáng)的特殊性,對(duì)節(jié)假日負(fù)荷特性影響因素展開專門研究。地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷特性分析有利于提高地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。按照正常日和節(jié)假日分別進(jìn)行地區(qū)電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究。正常日負(fù)荷預(yù)測(cè)采用支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,并根據(jù)地區(qū)負(fù)荷特性特點(diǎn)構(gòu)造訓(xùn)練樣本集;節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測(cè)中,提出基于指數(shù)平滑關(guān)聯(lián)修正的預(yù)測(cè)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(fù)荷預(yù)測(cè)貧數(shù)據(jù)影響。通過實(shí)例驗(yàn)證,文中預(yù)測(cè)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(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM714;TM715

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1715515