【摘要】：負(fù)荷預(yù)測作為電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要工作之一,是電力系統(tǒng)經(jīng)濟安全運行的基礎(chǔ)。其中,短期負(fù)荷預(yù)測甚至關(guān)系到電力系統(tǒng)日調(diào)度計劃、開停機計劃以及負(fù)荷分配計劃的組織安排。短期負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性直接影響到電網(wǎng)建設(shè)和系統(tǒng)運行的經(jīng)濟效益。目前已有大量關(guān)于短期電力負(fù)荷預(yù)測的方法研究,取得了不錯效果。但這些方法均從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析角度,將負(fù)荷數(shù)據(jù)看成離散的觀測值或時間序列進行分析,不僅損失了大量信息,而且忽略了負(fù)荷自身的變化特征。函數(shù)型數(shù)據(jù)分析作為近年來研究的熱點,可以將離散的負(fù)荷數(shù)據(jù)擬合成連續(xù)變化的曲線即函數(shù)型數(shù)據(jù),利用其函數(shù)特性進一步考慮導(dǎo)數(shù)曲線或微分曲線,更深入地挖掘其中包含的信息。因此本文嘗試從函數(shù)型數(shù)據(jù)分析角度進行短期電力負(fù)荷的預(yù)測。進行短期電力負(fù)荷預(yù)測時,樣本數(shù)據(jù)的一致性是影響預(yù)測精度的關(guān)鍵因素。只有用于建模預(yù)測的樣本與待測日負(fù)荷足夠相似,才能保證預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確可靠。此外,短期負(fù)荷易受到多種外部因素的影響,如氣候、溫度、用電習(xí)慣等,呈現(xiàn)出典型的非線性特征,因此一般的線性回歸模型用于短期負(fù)荷預(yù)測時效果不太理想。對此,本文提出了一種基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的預(yù)測模型,將日負(fù)荷數(shù)據(jù)擬合成函數(shù)型數(shù)據(jù),通過函數(shù)型的自組織映射(Self Organizing Maps,SOM)和k-means聚類組合算法挖掘負(fù)荷變化的內(nèi)在規(guī)律,保證輸入樣本的一致性,并基于聚類結(jié)果建立函數(shù)型非參數(shù)回歸預(yù)測模型,能很好地捕捉到短期負(fù)荷的動態(tài)、非線性特征。而且本文在進行函數(shù)型聚類分析時,將導(dǎo)數(shù)距離納入相似性度量中,充分考慮了負(fù)荷曲線的形狀特征。實證結(jié)果表明,本文提出的方法能取得較好預(yù)測效果。
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM715
【圖文】：

，。紹了日負(fù)荷的周期性、相似性以及函數(shù)性等數(shù)據(jù)特征，證明利用ＦＤＡ理論進行逡逑負(fù)荷預(yù)測的可行性，并為后文的建模分析提供理論支持。逡逑數(shù)據(jù)下載自美國ＰｊＭ電力公司網(wǎng)站Ｗ。逡逑２．１負(fù)荷數(shù)據(jù)的特性分析逡逑２．１．１周期性分析逡逑電力系統(tǒng)負(fù)荷的內(nèi)在規(guī)律性表現(xiàn)為負(fù)荷呈一定的周期性變化，這與人類生逡逑產(chǎn)生活的規(guī)律性息息相關(guān)。隨著時間的不同，負(fù)荷變化呈現(xiàn)不同的周期性。逡逑１．年周期性逡逑年周期性是指負(fù)荷變化以一年為周期呈現(xiàn)出的規(guī)律性，圖Ｉ為２０１５－２０１６逡逑年的平均負(fù)荷變化，從中可看出負(fù)荷具有明顯的年周期性。逡逑

圖２：負(fù)荷變化的周周期性逡逑圖中所示的負(fù)荷變化水平存在一定差異，但形狀卻具有一定相似性。如圖，逡逑雖然前一周的負(fù)荷水平整體高于后一周，但當(dāng)日期類型相同時，負(fù)荷變化形狀逡逑是相似的，呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。也就是說，工作日與工作日之間，周末與周末逡逑之間負(fù)荷變化是相似的。這主要是因為工作日期間，工業(yè)負(fù)荷和商業(yè)辦公負(fù)荷逡逑穩(wěn)定運轉(zhuǎn)，而在周末，卻是服務(wù)行業(yè)用電、居民生活用電占據(jù)絕大比重。因此，逡逑以一周為周期的負(fù)荷變化具有一定規(guī)律性。逡逑３．日周期性逡逑曰周期性是指負(fù)荷變化以每天２４小時為周期呈現(xiàn)的規(guī)律性。圖３為某兩天逡逑２４小時（共４８個采樣點）的負(fù)荷變化曲線。逡逑ｉ邐＾一￣—廣邋＼…■－１逡逑§邋／邋＼逡逑

ａｓ；邐ａｗ：邐ａｗｒ邐＊＜？邐？－＞＊邐ｎ．ａｅ邐？？邐ｏｋｐ邐0＆？邐ｏｅ．＊邐？？？邐ａｆｃ＇＇邐？？：逡逑圖２：負(fù)荷變化的周周期性逡逑圖中所示的負(fù)荷變化水平存在一定差異，但形狀卻具有一定相似性。如圖然前一周的負(fù)荷水平整體高于后一周，但當(dāng)日期類型相同時，負(fù)荷變化形相似的，呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。也就是說，工作日與工作日之間，周末與周間負(fù)荷變化是相似的。這主要是因為工作日期間，工業(yè)負(fù)荷和商業(yè)辦公負(fù)定運轉(zhuǎn)，而在周末，卻是服務(wù)行業(yè)用電、居民生活用電占據(jù)絕大比重。因以一周為周期的負(fù)荷變化具有一定規(guī)律性。逡逑３．日周期性逡逑曰周期性是指負(fù)荷變化以每天２４小時為周期呈現(xiàn)的規(guī)律性。圖３為某兩４小時（共４８個采樣點）的負(fù)荷變化曲線。逡逑＾一￣—…■－

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 梁武;李麗;趙云;徐宜臻;潘志鴻;車金星;;基于周期性成分分析的短期尖峰負(fù)荷預(yù)測[J];宜春學(xué)院學(xué)報;2015年12期

2 郭均鵬;王梅南;高成菊;戴暉;;函數(shù)型數(shù)據(jù)的分步系統(tǒng)聚類算法[J];系統(tǒng)管理學(xué)報;2015年06期

3 張欣;高衛(wèi)國;蘇運;;基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析和k-means算法的電力用戶分類（英文）[J];電網(wǎng)技術(shù);2015年11期

4 許梁;孫濤;徐箭;孫元章;李子壽;林常青;;基于函數(shù)型非參數(shù)回歸模型的中長期日負(fù)荷曲線預(yù)測[J];電力自動化設(shè)備;2015年07期

5 王德青;劉曉葳;朱建平;;基于自適應(yīng)迭代更新的函數(shù)型數(shù)據(jù)聚類方法研究[J];統(tǒng)計研究;2015年04期

6 崔和瑞;彭旭;;基于ARIMAX模型的夏季短期電力負(fù)荷預(yù)測[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2015年04期

7 張發(fā)明;;一種融合SOM與K-means算法的動態(tài)信用評價方法及應(yīng)用[J];運籌與管理;2014年06期

8 黃恒君;;基于B-樣條基底展開的曲線聚類方法[J];統(tǒng)計與信息論壇;2013年09期

9 李翔;顧潔;;運用聚類算法預(yù)測地區(qū)電網(wǎng)典型日負(fù)荷曲線[J];電力與能源;2013年01期

10 王小波;劉德強;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測的研究[J];電力學(xué)報;2011年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 靳劉蕊;函數(shù)性數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用研究[D];廈門大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 戴暉;函數(shù)型數(shù)據(jù)的分步系統(tǒng)聚類算法研究[D];天津大學(xué);2012年

2 譚海龍;基于聚類分析與SVM的電力短期負(fù)荷預(yù)測研究[D];中南大學(xué);2009年

3 岳敏;函數(shù)性非參數(shù)數(shù)據(jù)分析及其應(yīng)用[D];廈門大學(xué);2009年

本文編號：2786203