近年來(lái),隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行水平提出了更高的要求,大規(guī)模的降損措施被應(yīng)用到電網(wǎng),對(duì)于改善電源浪費(fèi)起到了積極作用。再者,隨著全球能源危機(jī)的加劇,十二五計(jì)劃提出堅(jiān)持把建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)作為加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要著力點(diǎn)。為了積極響應(yīng)黨中央的政策,建立節(jié)約型社會(huì),最大限度地降低電能在傳輸過(guò)程中產(chǎn)生的損耗,開展線損預(yù)測(cè)研究變得尤為重要。配電網(wǎng)連接著發(fā)電系統(tǒng)、輸電系統(tǒng)和用戶,隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展,配電網(wǎng)線損的不可避免性、復(fù)雜性和不確定性給電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行及電能質(zhì)量帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。因此,準(zhǔn)確地對(duì)線損率進(jìn)行預(yù)測(cè),幫助相關(guān)工作人員制定符合現(xiàn)實(shí)情況的考核指標(biāo)和規(guī)劃,有效發(fā)揮電能價(jià)值,已經(jīng)成為了當(dāng)前亟需分析和解決的實(shí)際課題。深入研究線損率預(yù)測(cè),對(duì)提高電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)運(yùn)行能力,促進(jìn)電能持續(xù)健康發(fā)展具有十分重要的意義�；跉v史理論線損率數(shù)據(jù),本文對(duì)理論線損率展開了以下研究：1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型能較好的應(yīng)對(duì)序列的波動(dòng)性且具有良好的精準(zhǔn)度,因此該非線性模型被廣泛的應(yīng)用。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)理論線損率進(jìn)行預(yù)測(cè),利用馬爾可夫?qū)碚摼�損率預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正處理,建立RBF-馬爾可夫模型,預(yù)測(cè)理論線損率。2.SVM(支持向量機(jī))收斂速度快,學(xué)習(xí)能力強(qiáng),泛化能力好,能有效預(yù)測(cè)序列的變化趨勢(shì)。以支持向量機(jī)原理為基礎(chǔ),建立支持向量機(jī)回歸模型,實(shí)現(xiàn)理論線損率直接預(yù)測(cè)。3.對(duì)支持向量機(jī)的模型參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究。分析懲罰因子C和核參數(shù)σ的作用及對(duì)支持向量機(jī)性能的影響。運(yùn)用遺傳優(yōu)化算法,提出基于遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型(GA-SVM),解決SVM建模時(shí)存在的弊端,并利用GA-SVM預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)理論線損率預(yù)測(cè)。4.結(jié)合RBF-Markov模型和遺GA-SVM模型,研究理論線損率的概率預(yù)測(cè)模型。針對(duì)概率預(yù)測(cè)模型中求解概率密度難這一關(guān)鍵問(wèn)題,采用非參數(shù)核密度估計(jì)方法估計(jì)理論線損率的概率密度函數(shù),最終建立概率預(yù)測(cè)模型求得置信區(qū)間。

【學(xué)位授予單位】：安徽工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM732

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2298689