本文關(guān)鍵詞：基于用電行業(yè)分類的中長期電量預(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 中長期電量預(yù)測 用電行業(yè)分類 多級(jí)協(xié)調(diào)理論 行業(yè)電量曲線

【摘要】：精細(xì)化電量預(yù)測是中長期電量預(yù)測發(fā)展的一個(gè)重要趨勢。針對(duì)目前我國的中長期電量預(yù)測的預(yù)測對(duì)象主要是總電量,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度難以進(jìn)一步提高,且提供的信息十分有限的問題,本文開展了基于用電行業(yè)分類的中長期電量預(yù)測方法研究。首先對(duì)國內(nèi)外的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了比較分析,設(shè)計(jì)了一種包含了52個(gè)行業(yè)的適用于電量預(yù)測的用電行業(yè)分類結(jié)果;然后,提出了2種基于用電行業(yè)分類的中長期電量預(yù)測方法:基于用電行業(yè)分類和多級(jí)協(xié)調(diào)理論的中長期電量預(yù)測方法,以及基于用電行業(yè)分類和行業(yè)電量曲線的中長期電量預(yù)測方法�；谟秒娦袠I(yè)分類和多級(jí)協(xié)調(diào)理論的中長期電量預(yù)測方法,首先根據(jù)年度電量數(shù)據(jù)和季度電量數(shù)據(jù)的特點(diǎn),分別選擇了5種基本的預(yù)測模型,建立了年度電量組合預(yù)測模型和季度電量組合預(yù)測模型;然后引入多級(jí)協(xié)調(diào)理論,建立了二維二級(jí)協(xié)調(diào)模型,解決分行業(yè)進(jìn)行中長期電量預(yù)測過程中出現(xiàn)的行業(yè)維度和時(shí)間維度上下級(jí)預(yù)測值之間不協(xié)調(diào)的問題,并改善整體的預(yù)測精度。該方法是目前中長期電量預(yù)測中主流使用的組合預(yù)測模型用于分行業(yè)電量預(yù)測后,加以改進(jìn)而形成的一種預(yù)測方法,僅需要輸入各行業(yè)電量歷史數(shù)據(jù),適用于人力缺乏、時(shí)間緊急、數(shù)據(jù)難以獲取的情況�；谟秒娦袠I(yè)分類和行業(yè)電量曲線的中長期電量預(yù)測方法,在分析行業(yè)年度電量發(fā)展規(guī)律過程中,提出了一種類比細(xì)菌生長曲線的行業(yè)電量曲線分析方法;結(jié)合理想的行業(yè)電量曲線具有的7種發(fā)展形式,建立了電量趨勢預(yù)測模型,預(yù)測行業(yè)年度電量序列中“理想序列”的走向;對(duì)電量趨勢預(yù)測模型的擬合殘差序列,結(jié)合23個(gè)外界因素指標(biāo),建立了多元線性回歸模型,從而引入外界因素變化對(duì)行業(yè)電量發(fā)展的影響;引入季節(jié)指數(shù),建立了基于季節(jié)指數(shù)的季度電量預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)行業(yè)季度電量預(yù)測。該方法是考慮行業(yè)發(fā)展規(guī)律,從物理意義出發(fā)設(shè)計(jì)出的一種預(yù)測方法,除了需要輸入各行業(yè)電量歷史數(shù)據(jù),還需要輸入23個(gè)外界因素指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù),適用于人力充足、時(shí)間充分、數(shù)據(jù)易獲取的情況。利用某城市的實(shí)際的電量數(shù)據(jù)和相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),對(duì)本文提出的兩種基于用電行業(yè)分類的中長期電量預(yù)測方法進(jìn)行了算例分析,結(jié)果表明,兩種方法的預(yù)測效果都優(yōu)于傳統(tǒng)方法。因兩種方法的適用條件不同,實(shí)際應(yīng)用時(shí)應(yīng)根據(jù)具體情況選擇合適的方法。
【關(guān)鍵詞】：中長期電量預(yù)測 用電行業(yè)分類 多級(jí)協(xié)調(diào)理論 行業(yè)電量曲線
【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】：2016
【分類號(hào)】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 論文的背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 中長期電量預(yù)測方法研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 分行業(yè)電量預(yù)測研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的主要研究工作14-16
• 第二章 用電行業(yè)分類方法研究16-28
• 2.1 基本概念16
• 2.2 國內(nèi)外行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)16-23
• 2.3 用于電量預(yù)測的用電行業(yè)分類23-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于用電行業(yè)分類和多級(jí)協(xié)調(diào)理論的中長期電量預(yù)測方法28-43
• 3.1 設(shè)計(jì)思路28
• 3.2 組合預(yù)測模型28-38
• 3.2.1 年度和季度電量數(shù)據(jù)規(guī)律分析28-29
• 3.2.2 年度電量組合預(yù)測模型29-33
• 3.2.3 季度電量組合預(yù)測模型33-38
• 3.3 多級(jí)協(xié)調(diào)模型38-41
• 3.3.1 協(xié)調(diào)工作的必要性38-39
• 3.3.2 二維二級(jí)協(xié)調(diào)模型39-41
• 3.4 總體框架41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于用電行業(yè)分類和行業(yè)電量曲線的中長期電量預(yù)測方法43-60
• 4.1 行業(yè)電量曲線研究43-52
• 4.1.1 基本概念43-44
• 4.1.2 理想的行業(yè)電量曲線44-49
• 4.1.3 實(shí)際的行業(yè)電量曲線49-52
• 4.2 中長期電量預(yù)測模型設(shè)計(jì)52-59
• 4.2.1 設(shè)計(jì)思路52-54
• 4.2.2 電量趨勢預(yù)測模型54-55
• 4.2.3 多元線性回歸模型55-57
• 4.2.4 基于季節(jié)指數(shù)的季度電量預(yù)測模型57-58
• 4.2.5 總體框架58-59
• 4.3 本章小結(jié)59-60
• 第五章 算例分析60-82
• 5.1 原始數(shù)據(jù)及說明60-62
• 5.2 預(yù)測過程及結(jié)果62-70
• 5.2.1 基于用電行業(yè)分類和多級(jí)協(xié)調(diào)理論的中長期電量預(yù)測方法預(yù)測過程及結(jié)果62-65
• 5.2.2 基于用電行業(yè)分類和行業(yè)電量曲線的中長期電量預(yù)測方法預(yù)測過程及結(jié)果65-70
• 5.3 數(shù)據(jù)分析70-81
• 5.3.1 原始電量數(shù)據(jù)分析71-72
• 5.3.2 電量預(yù)測結(jié)果誤差計(jì)算72-77
• 5.3.3 電量預(yù)測結(jié)果對(duì)比分析77-81
• 5.4 本章小結(jié)81-82
• 結(jié)論與展望82-84
• 結(jié)論82-83
• 展望83-84
• 參考文獻(xiàn)84-89
• 附錄89-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果92-94
• 致謝94-95
• Ⅳ-2答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見95

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本文編號(hào)：721258