短期負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)對(duì)于掌握用戶負(fù)荷的變化規(guī)律、制定科學(xué)合理的規(guī)劃戰(zhàn)略具有至關(guān)重要的作用。隨著可再生能源技術(shù)的不斷發(fā)展,高比例可再生能源并網(wǎng)將成為未來電力系統(tǒng)的基本特征,智能電網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和可再生能源價(jià)格補(bǔ)貼機(jī)制,為主動(dòng)負(fù)荷的時(shí)段轉(zhuǎn)移提供技術(shù)支撐與政策激勵(lì),雙重推動(dòng)使得負(fù)荷需求與可再生能源出力間互動(dòng)耦合性增強(qiáng)�；谏鲜霰尘�,本文提出了基于耦合隱馬爾科夫模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,在負(fù)荷需求預(yù)測(cè)中引入可再生能源出力效應(yīng)以改善高比例可再生能源電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的預(yù)測(cè)效果,主要完成了以下工作:（1）調(diào)研了電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀,提出了目前短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法仍未解決的問題;（2）調(diào)研了可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀,分析了限制我國(guó)可再生能源大規(guī)模并網(wǎng)的問題,從可再生能源政策激勵(lì)、智能電網(wǎng)技術(shù)支撐兩方面分析了高比例可再生能源電力系統(tǒng)中可再生能源出力與負(fù)荷需求互動(dòng)耦合的內(nèi)在機(jī)理;（3）研究了電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法,提出了對(duì)預(yù)處理后的負(fù)荷需求、可再生能源出力數(shù)據(jù)的交叉譜分析方法,以凝聚譜、相位譜指標(biāo)對(duì)二者耦合相關(guān)性、超前滯后關(guān)系進(jìn)行表征;（4）研究了隱馬爾科夫、耦合隱馬爾科夫模型用于解決評(píng)估、... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 目前短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法未解決的問題
    1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排
第二章 可再生能源出力與負(fù)荷需求耦合機(jī)理分析
    2.1 可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀
        2.1.1 全球可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀
        2.1.2 我國(guó)可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀
    2.2 可再生能源與負(fù)荷需求互動(dòng)耦合特點(diǎn)分析
        2.2.1 可再生能源政策激勵(lì)
        2.2.2 智能電網(wǎng)技術(shù)支撐
    2.3 本章小結(jié)
第三章 交叉譜分析可再生能源出力與負(fù)荷需求
    3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.1.1 負(fù)荷壞數(shù)據(jù)辨識(shí)
        3.1.2 負(fù)荷壞數(shù)據(jù)修正
    3.2 交叉譜分析方法
        3.2.1 譜分析
        3.2.2 凝聚譜和相位譜計(jì)算
        3.2.3 算例分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 耦合隱馬爾科夫理論
    4.1 馬爾科夫模型
    4.2 隱馬爾科夫模型
        4.2.1 評(píng)估問題——前后向算法
        4.2.2 解碼問題——維特比算法
        4.2.3 學(xué)習(xí)問題——BW算法
    4.3 耦合隱馬爾科夫模型
        4.3.1 耦合隱馬爾科夫模型前后向算法
        4.3.2 耦合隱馬爾科夫模型BW算法
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于耦合隱馬爾科夫模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法
    5.1 考慮可再生能源出力效應(yīng)的耦合隱馬爾科夫模型
        5.1.1 建�？蚣芎土鞒虉D
        5.1.2 模型實(shí)現(xiàn)過程
    5.2 基于耦合隱馬爾科夫模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法
        5.2.1 預(yù)測(cè)方法框架和流程圖
        5.2.2 方法實(shí)現(xiàn)過程
    5.3 算例分析
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文
附錄



本文編號(hào)：3209392