發(fā)布時間：2018-02-08 19:13

  本文關(guān)鍵詞： 中長期用電量預(yù)測 組合預(yù)測模型 約束優(yōu)化進(jìn)化算法 負(fù)荷特性分析　出處：《湖南工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：當(dāng)前經(jīng)濟(jì)和電力工業(yè)迅速發(fā)展,國內(nèi)電力市場進(jìn)入深化改革階段,各級電力企業(yè)都需要對電力需求市場做出預(yù)測。城市用電量和負(fù)荷特性預(yù)測是電氣工程領(lǐng)域的基礎(chǔ)工作。中長期電力需求預(yù)測相對于短期電力、超短期電力需求預(yù)測來說更能體現(xiàn)未來國家政策大方向、全球經(jīng)濟(jì)形勢、全球能源資源合作配置方向以及環(huán)境變化的影響。而長期電力需求更傾向于電力飽和狀態(tài)。所以,本文研究某城市中長期用電需求。本文首先收集整理華中某城市過去歷年社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)績和分行業(yè)、部門用電數(shù)據(jù),對電力需求和負(fù)荷特性變化有影響的宏觀經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、重點(diǎn)用戶發(fā)展、氣候及其他因素進(jìn)行定性定量分析。然后,針對這幾個主要因素,分別建立一元線性回歸法、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗法、大用戶分析法以及氣候分析法四種單項(xiàng)預(yù)測模型。為了進(jìn)一步提高預(yù)測精度,本文提出采用約束優(yōu)化進(jìn)化算法來求取各單項(xiàng)模型固定權(quán)值的最優(yōu)分配,約束優(yōu)化進(jìn)化算法的搜索引擎采用差分進(jìn)化算法設(shè)計(jì),并引入目標(biāo)函數(shù)的信息防止種群陷入不可行域中的局部最優(yōu),達(dá)到平衡約束條件和目標(biāo)函數(shù)的目的。采用自適應(yīng)性的遞推算法求得變權(quán)系數(shù),將固定權(quán)值的組合模型變成變權(quán)值的組合預(yù)測模型。文中建立的組合預(yù)測模型更能體現(xiàn)在中長期預(yù)測中各因素的變化對用電量的影響。在用電量預(yù)測的基礎(chǔ)上,本文還對城市的負(fù)荷特性進(jìn)行了分析。文章最后以該城市“十三五”規(guī)劃為基礎(chǔ),利用前文所建模型對該城市2015-2020年的全社會用電量和負(fù)荷特性做出預(yù)測,為該地區(qū)電網(wǎng)規(guī)劃和電力系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)度等提供可靠依據(jù)。
[Abstract]:In order to further improve the forecasting precision , the paper puts forward a combination forecasting model which can reflect future state policy direction , global economic situation , global energy resources co - operation configuration direction and climate analysis .

【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1496062