發(fā)布時間：2020-07-25 21:38

【摘要】：短期(電力)負荷預(yù)測根據(jù)歷史負荷數(shù)據(jù),綜合天氣、溫度、季節(jié)等其它影響因素對未來一天至一周電力需求做預(yù)報的過程,短期(電力)負荷預(yù)測對于保證電力系統(tǒng)的安全高效運行有著舉足輕重的作用。近年來,隨著人類在各個海域勘探與開采工作的不斷增加,海洋資源開發(fā)和利用規(guī)模不斷擴大,海上油田群電網(wǎng)作為海洋平臺的電能供應(yīng)保障基礎(chǔ),得到快速發(fā)展。海上油田群電網(wǎng)是由船舶電力系統(tǒng)逐步發(fā)展而來,其負載多為大功率異步電動機,負荷變化相對較大,又易受到環(huán)境變化的影響。加上平臺由柴油機、燃氣輪機發(fā)電機組供電,發(fā)電容量十分有限,因而,提高短期負荷預(yù)測精度對于海上油田群電網(wǎng)而言更為重要。本文首先介紹了海上油田群電網(wǎng)短期負荷預(yù)測的目的和意義,闡述了國內(nèi)外短期負荷預(yù)測的現(xiàn)狀。介紹了電力負荷預(yù)測的分類與基本流程,詳細闡釋了各類負荷預(yù)測方法的優(yōu)缺點。對海上油田群電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和特殊性進行了探討,歸納了海上油田群電網(wǎng)負荷預(yù)測的特點。針對海上油田群電網(wǎng)短期負荷預(yù)測的特點,剖析并最終量化了日類型、溫度、天氣類型等負荷主要影響因素,為后續(xù)的預(yù)測工作奠定了基礎(chǔ)。然后全面闡明了支持向量機的基本原理,支持向量機具備非線性擬合、泛化能力強、訓(xùn)練收斂速度快等明顯特點。詳細闡述了 2015年美國學(xué)者提出的一種新型群智能優(yōu)化算法——蜻蜓算法。蜻蜓算法算法簡潔明了,實現(xiàn)起來相對簡單,同時算法參數(shù)較少,方便調(diào)節(jié),整體計算量不大并且具有優(yōu)良的全局尋優(yōu)能力,收斂時間快且精度相對較高。最后針對支持向量機在各類場景應(yīng)用中實際存在的一些問題,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、核函數(shù)選取、參數(shù)優(yōu)化的方法,做出分析,并總結(jié)了現(xiàn)行的解決方法。在研究支持向量回歸機的各參數(shù)對其性能有很大影響的基礎(chǔ)上,結(jié)合海上油田群電網(wǎng)負荷預(yù)測特點,本文提出基于蜻蜓算法優(yōu)化支持向量機(DA-SVM)方法以預(yù)測海上油田群電網(wǎng)短期(電力)負荷。該方法將需要優(yōu)化的支持向量機懲罰因子C和核參數(shù)σ組合作為蜻蜓的位置,將支持向量機計算的預(yù)測準(zhǔn)確率作為蜻蜓當(dāng)前的適應(yīng)值。迭代出蜻蜓群體最佳位置即為支持向量機最優(yōu)C、σ.參數(shù)。利用DA-SVM算法對中國渤海某海上油田群電網(wǎng)進行短期負荷預(yù)測,并與PSO-SVM、GA-SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果對比。實驗結(jié)果表明DA-SVM算法步驟簡潔、全局搜索能力強,擁有更高的預(yù)測精度及更好的運算速度。
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TE54
【圖文】：

圖２－２某實際海上油田群電網(wǎng)逡逑９逡逑

海上油田群日負荷曲線

圖２－４海上油田群負荷日周期規(guī)律曲線逡逑２．３．２多外部隨機負荷分量逡逑對于短期負荷的影響因素是多樣的，因而其外部隨機負荷分量也多種多樣，逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2770402