本文關(guān)鍵詞：基于用戶用電行為正向分析負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究

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【摘要】：隨著智能電網(wǎng)下智能通信技術(shù)(ICT)的快速應(yīng)用和推廣,加之智能終端設(shè)備的安裝覆蓋范圍增大,使得電力系統(tǒng)擁有的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。如何利用大數(shù)據(jù)的分析方法,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息,提高電力線運(yùn)行水平是目前重點(diǎn)關(guān)注的研究熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)相比,智能電網(wǎng)中的負(fù)荷預(yù)測(cè)已經(jīng)從單純的負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)向負(fù)荷預(yù)測(cè)精細(xì)化服務(wù)管理層面轉(zhuǎn)變,因此負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和密度要求越來(lái)越高,難度越來(lái)越大。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)工作是一種有益的探索,也是智能電網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)和要求。本文融合了各類相關(guān)信息平臺(tái)和當(dāng)前最新的ICT技術(shù),在考慮負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,提出了以用電用戶行為正向分析為前提的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。首先建立了不同行業(yè)用戶用電行為的特征庫(kù),然后采用動(dòng)態(tài)聚類的方法對(duì)用戶類型進(jìn)行劃分,最終實(shí)現(xiàn)了用戶日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)結(jié)果的動(dòng)態(tài)調(diào)整。該方法可以有效減少負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的強(qiáng)依賴性,并通過(guò)拓展關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的各級(jí)負(fù)荷預(yù)測(cè)。在方法研究的基礎(chǔ)上,基于云平臺(tái)技術(shù)和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),開(kāi)發(fā)基于用戶行為分析的新型負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了上述功能。該系統(tǒng)在陽(yáng)江電網(wǎng)得到了工程實(shí)際應(yīng)用。在工程實(shí)際應(yīng)用中,對(duì)2個(gè)典型用戶開(kāi)展了負(fù)荷預(yù)測(cè)工作,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際負(fù)荷的比較驗(yàn)證了方法的有效性。同時(shí),負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)還可獲得變電站母線的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,是電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行和規(guī)劃的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：智能電網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 負(fù)荷預(yù)測(cè) 正向分析 聚類分析
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(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
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文的主要思路12-14
• 1.4 本文主要工作14-16
• 第二章 用戶用電行為分析及負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建立16-40
• 2.1 引言16
• 2.2 用戶特征的分析以及特征庫(kù)的設(shè)計(jì)16-26
• 2.2.1 用戶用電行為影響因子確定16-17
• 2.2.2 用戶特征分析17-26
• 2.3 用戶行業(yè)細(xì)分與動(dòng)態(tài)聚類分析研究26-30
• 2.3.1 動(dòng)態(tài)聚類方法研究26-27
• 2.3.2 用戶行業(yè)分析27-29
• 2.3.3 用戶行業(yè)動(dòng)態(tài)聚類研究29-30
• 2.4 基于用戶用電行為的預(yù)測(cè)模型建立以及動(dòng)態(tài)修正的研究30-38
• 2.4.1 基于SVM的用戶用電行為預(yù)測(cè)模型30-31
• 2.4.2 基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)模型31-32
• 2.4.3 基于用戶行業(yè)類別定制化的正向負(fù)荷預(yù)測(cè)模型與動(dòng)態(tài)修正32-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第三章 負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)40-45
• 3.1 引言40
• 3.2 系統(tǒng)整體架構(gòu)及控制框圖40
• 3.3 系統(tǒng)功能40-42
• 3.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中的云平臺(tái)構(gòu)架及關(guān)鍵技術(shù)42-43
• 3.4.1 Hadoop基本構(gòu)架42
• 3.4.2 海量數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)技術(shù)42-43
• 3.4.3 海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)43
• 3.4.4 SOA構(gòu)架43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 第四章 負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際工程應(yīng)用45-51
• 4.1 引言45
• 4.2 用戶的行業(yè)聚類45-46
• 4.3 用戶預(yù)測(cè)結(jié)果及其準(zhǔn)確性分析46-49
• 4.4 母線負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果分析49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 結(jié)論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 附件55-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果61-62
• 致謝62-63
• 答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見(jiàn)63

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