本文關(guān)鍵詞：多氣象因素智能處理的區(qū)域電網(wǎng)母線負荷預測研究

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【摘要】：隨著社會的不斷進步和科技的不斷發(fā)展,以及我國電力系統(tǒng)和電網(wǎng)管理日趨復雜化、現(xiàn)代化和完善化,電力系統(tǒng)負荷預測問題的研究已成為現(xiàn)代電力系統(tǒng)科學中一個重要的研究領(lǐng)域。特別是母線負荷預測結(jié)果的精度,會顯著影響安全校核與日前計劃,是制定日前工作計劃與安全校核的基礎(chǔ)。因此,積極開展母線負荷預測工作,精益化地研究母線負荷變化規(guī)律,準確地對其進行預測,有助于調(diào)度運行部門更好地控制和駕馭馭電網(wǎng)。同時,隨著越來越多的冷暖設(shè)備被使用,電力負荷受氣象因素的影響也越來越大,氣象因素逐漸成為研究人員挖掘?qū)﹄娏ω摵啥坑绊懙难芯恐攸c�；谏鲜霰尘�,本文結(jié)合區(qū)域電網(wǎng)和220kV變電站的實際,對影響母線負荷預測的氣象因素展開研究,分別對單、多氣象因素,日特征、實時氣象因素和氣象因素的累積效應(yīng)進行了分析。在單氣象因素中,對本站氣壓、海平面氣壓、平均溫度、最高溫度、最低溫度、相對濕度、10分鐘平均風速、10分鐘最大風速、10分鐘雨量和能見度這10個因素與母線負荷的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行了分析,并在此基礎(chǔ)上進行多氣象因素與母線負荷的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,歸納出幾個比較重要的綜合氣象指數(shù)；在氣象因素的累積效應(yīng)分析中,著重對熱累積效應(yīng)進行了研究,得出持續(xù)高溫與母線負荷的關(guān)系結(jié)論。在關(guān)聯(lián)關(guān)系分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合已有的電力負荷預測方法,提出多氣象智能處理220kV變電站母線負荷預測改進方法,構(gòu)建考慮多氣象因素的智能預測算法庫,該算法庫除了包含一些像一次指數(shù)平滑法這樣的經(jīng)典預測算法,還包含了一些優(yōu)化的智能預測算法,有粒子群改進的BP算法和遺傳算法改進的RBF算法。最后,根據(jù)這些預測算法的特點,制定優(yōu)選方案。在氣象大數(shù)據(jù)的條件下,結(jié)合日特征氣象要素向量搜索相似日法和模糊閾值識別氣象突變法,最后,本文還研究了溫度、濕度、風速、降水、氣壓等氣象因素突變對母線負荷的影響,提出考慮氣象突變的母線負荷預測方法和思路。本文選擇江蘇省南京市作為區(qū)域電網(wǎng)的實例,選擇中央門變電站作為變電站的實例,搜集2014年6月1日-7月27日的氣象數(shù)據(jù)和對應(yīng)日期的分區(qū)電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)作為研究原始數(shù)據(jù),對以上理論分析進行實例分析,驗證其科學性和先進性。
【關(guān)鍵詞】：母線負荷 氣象因素 氣象突變 智能預測模型
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析10-13
• 1.2.1 負荷影響因素研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢10
• 1.2.2 負荷特性與預測分類研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢10-11
• 1.2.3 負荷預測技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢11-12
• 1.2.4 考慮氣象因素的負荷預測技術(shù)研究發(fā)展階段與現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究內(nèi)容和思路13-15
• 1.4 論文創(chuàng)新點15-16
• 第2章 母線負荷預測相關(guān)理論16-21
• 2.1 母線負荷16
• 2.2 母線負荷預測方法16-20
• 2.2.1 一次指數(shù)平滑預測法16-17
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-18
• 2.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.2.4 支持向量機預測法19-20
• 2.3 母線負荷預測應(yīng)用20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 負荷與氣象因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析21-54
• 3.1 負荷預測中氣象因素的影響21
• 3.2 方法和思路21-27
• 3.2.1 母線負荷分解技術(shù)21-22
• 3.2.2 關(guān)聯(lián)關(guān)系分析方法22-26
• 3.2.3 研究思路26-27
• 3.3 區(qū)域電網(wǎng)母線負荷與氣象因素關(guān)系分析27-34
• 3.3.1 南京分區(qū)電網(wǎng)介紹27-28
• 3.3.2 單氣象因素關(guān)聯(lián)分析28-32
• 3.3.3 多氣象因素關(guān)聯(lián)分析32-34
• 3.4 220kV變電站母線負荷與氣象因素關(guān)系分析34-49
• 3.4.1 中央門變電站簡介34
• 3.4.2 單氣象因素關(guān)聯(lián)分析34-45
• 3.4.3 多氣象因素關(guān)聯(lián)分析45-49
• 3.5 母線負荷預測中熱累積效應(yīng)分析49-52
• 3.5.1 南京市熱累積效益分析50-51
• 3.5.2 變電站熱累積效益分析51-52
• 3.6 本章小結(jié)52-54
• 第4章 多氣象因素智能處理母線負荷預測模型54-77
• 4.1 改進的粒子群優(yōu)化BP方法54-63
• 4.1.1 PSO-BP算法的輸入層55-56
• 4.1.2 PSO-BP算法的特點56
• 4.1.3 實例驗證56-63
• 4.2 遺傳算法改進的RBF方法63-73
• 4.2.1 遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)63-66
• 4.2.2 GA-RBF新模型在母線負荷短期預測中的應(yīng)用66
• 4.2.3 實例驗證66-73
• 4.3 多氣象因素智能預測算法庫及優(yōu)選方案73-76
• 4.3.1 溫濕度PSO-BP智能預測算法73-74
• 4.3.2 溫濕度GA-RBF智能預測算法74-75
• 4.3.3 溫濕度與能見度GA-RBF智能預測算法75
• 4.3.4 優(yōu)選方案75-76
• 4.4 本章小結(jié)76-77
• 第5章 考慮氣象突變的超短期母線負荷預測模型77-84
• 5.1 氣象突變的影響77
• 5.2 方法和思路77-81
• 5.2.1 基于模糊閡值法識別氣象要素突變77-80
• 5.2.2 日特征氣象要素向量搜索相似日80
• 5.2.3 方法流程80-81
• 5.3 實例分析81-83
• 5.4 本章小結(jié)83-84
• 第6章 研究成果和結(jié)論84-85
• 參考文獻85-90
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果90-92
• 致謝92

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