電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)國(guó)家能源調(diào)配和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著不可替代的作用。電力系統(tǒng)部門可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)電網(wǎng)的輸配電做出合理安排,進(jìn)而對(duì)市政生活用電、工業(yè)生產(chǎn)用電等做出合理規(guī)劃和資源配置,使得社會(huì)生產(chǎn)高效進(jìn)行。論文在分析電力負(fù)荷分類和基本特性基礎(chǔ)上,提出基于多源數(shù)據(jù)分層關(guān)聯(lián)分析及優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。首先,針對(duì)電力負(fù)荷多源數(shù)據(jù)的噪聲、冗余缺失以及負(fù)荷的特例類型,提出基于最短分叉樹(Shortest Forking Tree,SFT)和混合指標(biāo)局部異常因子(Mixed Index Local Abnormal Factor,MDILAF)的異常值檢測(cè)方法,通過與LOF、LDOF、LOCI、COF、LMDOF和RDOS六種異常值檢測(cè)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了SFT可以替代傳統(tǒng)K鄰域信息方法并且有效的消除了K值敏感性,證明了MDILAF識(shí)別異常值性能優(yōu)于其他算法。其次,為了降低原始負(fù)荷數(shù)據(jù)的復(fù)雜度和準(zhǔn)確分析多源影響因素與電力負(fù)荷的關(guān)聯(lián)度,構(gòu)建了一種結(jié)合雙樹復(fù)小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)與灰色關(guān)聯(lián)分析(Grey Relational Analy...

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1一周電力負(fù)荷走勢(shì)圖

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-8-圖2-1一周電力負(fù)荷走勢(shì)圖(1)日周期特性由日負(fù)荷變化曲線可以觀察出電力負(fù)荷走勢(shì)呈現(xiàn)出“駝峰”形狀且不同日期的走勢(shì)較為一致，即一天內(nèi)負(fù)荷低谷區(qū)間集中于0時(shí)至5時(shí)，波形上升區(qū)間集中在7時(shí)至9時(shí)和17時(shí)至19時(shí)。結(jié)合日常生活規(guī)律，此變化趨勢(shì)具有日周期特性....

圖2-2四周電力負(fù)荷走勢(shì)圖

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-8-圖2-1一周電力負(fù)荷走勢(shì)圖(1)日周期特性由日負(fù)荷變化曲線可以觀察出電力負(fù)荷走勢(shì)呈現(xiàn)出“駝峰”形狀且不同日期的走勢(shì)較為一致，即一天內(nèi)負(fù)荷低谷區(qū)間集中于0時(shí)至5時(shí)，波形上升區(qū)間集中在7時(shí)至9時(shí)和17時(shí)至19時(shí)。結(jié)合日常生活規(guī)律，此變化趨勢(shì)具有日周期特性....

圖2-3季度電力負(fù)荷走勢(shì)圖

第2章電力負(fù)荷特性分析-9-性基本一致，因此，電力負(fù)荷同樣具有周周期特性。圖2-3季度電力負(fù)荷走勢(shì)圖(3)季節(jié)周期特性季度負(fù)荷特性曲線有分層現(xiàn)象，具有較強(qiáng)的季節(jié)規(guī)律特性，即負(fù)荷總量二季度>四季度>三季度>一季度，明顯表示出氣象因素對(duì)于電力負(fù)荷的影響。2、電力負(fù)荷還具有明顯的隨機(jī)特....

圖3-1公式3-14數(shù)據(jù)要求原理分析圖

第3章電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)與分析-21-圖3-1公式3-14數(shù)據(jù)要求原理分析圖3.4仿真實(shí)驗(yàn)和分析為了驗(yàn)證MDELAF算法在處理不同類型數(shù)據(jù)時(shí)的可行性和先進(jìn)性，第3.4.1節(jié)采用SFT方法處理三種綜合仿真數(shù)據(jù)，顯示了算法在數(shù)據(jù)簡(jiǎn)約和克服參數(shù)敏感性的優(yōu)越性。第3.4.2節(jié)主要利....

本文編號(hào)：3982504