本文關(guān)鍵詞：基于赫斯特指數(shù)和分形理論的負(fù)荷預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 負(fù)荷預(yù)測 赫斯特指數(shù) 分形理論 夾逼法

【摘要】：電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測對(duì)電網(wǎng)的運(yùn)行起著越來越重要的作用。負(fù)荷預(yù)測越精確,電力系統(tǒng)才能夠更安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、健康的運(yùn)行,對(duì)于國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要的影響;除此之外,負(fù)荷預(yù)測對(duì)于電力系統(tǒng)電力規(guī)劃也有著重要的指導(dǎo)意義,精確的負(fù)荷預(yù)測可以使電網(wǎng)的長期規(guī)劃、建設(shè)、調(diào)度和管理等更加合理科學(xué),可以指導(dǎo)發(fā)電企業(yè)制定合理的發(fā)電計(jì)劃,避免造成發(fā)電過剩和用電緊張的情況。近年來,負(fù)荷預(yù)測方法層出不窮,經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證也有一定的準(zhǔn)確性,但是,目前的方法都存在一些固有缺陷,如響應(yīng)時(shí)間太長、考慮影響因素不夠全面、只能進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測或長期負(fù)荷預(yù)測等,為了解決該類問題,本文提出了基于赫斯特指數(shù)和分形理論的負(fù)荷預(yù)測方法。首先,本文對(duì)加權(quán)平均法、回歸預(yù)測法、最小二乘法、指數(shù)平滑法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等傳統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行了分析研究,了解了各種預(yù)測方法的基本原理,并使用以上方法對(duì)某地區(qū)某時(shí)段的負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測,分析了預(yù)測方法的預(yù)測精度,總結(jié)了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,本文提出了一種基于赫斯特指數(shù)和分形理論的負(fù)荷預(yù)測模型。在赫斯特指數(shù)及其理論的基礎(chǔ)上,將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)作為無序數(shù)列,計(jì)算了無序數(shù)列的赫斯特指數(shù)值,并以赫斯特指數(shù)值作為長期趨勢判斷的一個(gè)重要指標(biāo);此外,在分形理論的基礎(chǔ)上,通過歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)計(jì)算所得的赫斯特指數(shù)值進(jìn)行遞推,求出了未來某時(shí)段的赫斯特指數(shù)值,并在此基礎(chǔ)上使用“夾逼法”求得了未來某時(shí)段的負(fù)荷負(fù)荷情況。最后,通過案例分析驗(yàn)證了本文方法不僅可以實(shí)現(xiàn)長期負(fù)荷變化趨勢的判斷,還可以進(jìn)行短期負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測,并通過與實(shí)際資料的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較驗(yàn)證了本文方法的正確性。
【關(guān)鍵詞】：負(fù)荷預(yù)測 赫斯特指數(shù) 分形理論 夾逼法
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 縮略語對(duì)照表10-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 負(fù)荷預(yù)測的意義13-15
• 1.2 負(fù)荷預(yù)測的現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文的主要工作與結(jié)構(gòu)安排16-19
• 第二章 負(fù)荷預(yù)測分類及特性19-25
• 2.1 負(fù)荷預(yù)測的分類19-22
• 2.1.1 按時(shí)間分類19-21
• 2.1.2 按行業(yè)分類21-22
• 2.1.3 按特性分類22
• 2.2 負(fù)荷預(yù)測的特性22-24
• 2.2.1 不確定性22
• 2.2.2 條件性22-23
• 2.2.3 連續(xù)性23
• 2.2.4 周期性23-24
• 2.2.5 時(shí)間性24
• 2.2.6 多方案性24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法及實(shí)例分析25-39
• 3.1 負(fù)荷預(yù)測傳統(tǒng)算法25-33
• 3.1.1 加權(quán)平均法25-26
• 3.1.2 回歸預(yù)測法26-27
• 3.1.3 最小二乘法27-28
• 3.1.4 指數(shù)平滑法28-30
• 3.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法30-33
• 3.2 實(shí)例分析33-37
• 3.2.1 加權(quán)平均法33-34
• 3.2.2 回歸預(yù)測法34-35
• 3.2.3 最小二乘法35-36
• 3.2.4 指數(shù)平滑法36-37
• 3.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法37
• 3.3 本章小結(jié)37-39
• 第四章 基于赫斯特指數(shù)和分形理論的負(fù)荷預(yù)測39-53
• 4.1 分形理論39-40
• 4.1.1 分形的發(fā)展及定義39-40
• 4.1.2 分形維數(shù)40
• 4.2 重標(biāo)極差（R/S）分析法和赫斯特指數(shù)40-42
• 4.3 長期趨勢判斷42-44
• 4.4 短期精確預(yù)測44-48
• 4.4.1 突變點(diǎn)的選擇44-46
• 4.4.2 反推的基本原理46-48
• 4.4.3 反推結(jié)果及與實(shí)際情況對(duì)照分析48
• 4.5 基于赫斯特指數(shù)對(duì)案例進(jìn)行分析48-51
• 4.6 本章小結(jié)51-53
• 第五章 結(jié)論與展望53-55
• 5.1 本文主要結(jié)論53
• 5.2 后續(xù)工作展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-61
• 作者簡介61-62

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10 李q，

本文編號(hào)：793109