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芜湖地区电网短期负荷预测研究

本文ID:LW224855 (字数:13396) ¥118
XCLW15055 芜湖地区电网短期负荷预测研究 (字数:13396)摘要随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高,社会对电力的需求量越来越大,为了满足日益增大的电力需求量,必须不断扩大电力系统的规模。由于电力工业的发展需要巨大的投资和一次能源,而且对国民经济其它部门有巨大的影响,合理的电力系统规划不仅可以获得巨..
XCLW15055  芜湖地区电网短期负荷预测研究  (字数:13396)
摘要
随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高,社会对电力的需求量越来越大,为了满足日益增大的电力需求量,必须不断扩大电力系统的规模。由于电力工业的发展需要巨大的投资和一次能源,而且对国民经济其它部门有巨大的影响,合理的电力系统规划不仅可以获得巨大的经济效益,也能获得巨大的社会效益。相反,电力系统规划的失误会给国家建设带来不可弥补的损失。所以对电力规划进行分析研究,以求得最大限度提高规划质量,具有重大的意义,而实现这一目标的第一步就是作好电力负荷预测。电力负荷预测的准确程度直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。
本文介绍了几种电力系统负荷预测的常用方法,并运用其中两个常用方法,收集芜湖地区的负荷对芜湖地区的负荷进行预测研究。
关键词 电力系统;负荷预测;模型;小波分析




目录
摘要 I
目录 I
第1章  引言 1
第2章  电力负荷预测的方法及特点 2
2.1电力负荷预测的定义 2
2.2电力系统负荷预测的原理 2
2.3电力系统负荷预测的方法特点 3
2.3.1单耗法 3
2.3.2趋势外推法 3
2.3.3弹性系数法 4
2.3.4回归分析法 4
2.3.5时间序列法 4
2.3.6灰色模型法 5
2.3.7德尔菲法 5
2.3.8专家系统法 5
2.3.9神经网络法 6
2.3.10优选组合预测法 6
2.3.11小波分析预测技术 7
第3章 基于小波分析的短期负荷预测方法 8
3.1 基于小波分析系统数据预处理 8
3.1.1 小波分析简介 8
3.1.2 离散小波变换与多分辨分析 9
3.1.3 基于小波分析的异常数据处理 10
3.2 基于小波分析的短期负荷预测 12
3.2.1 基本思想 12
3.2.2 预测步骤 12
3.3 算例分析 13
第4章 基于ANN 的短期负荷预测方法 17
4.1 人工神经网络简介 17
4.2 基于负荷差率的神经网络预测方法 19
4.2.1 一般负荷日预测方法 19
4.2.2 特殊节日的负荷预测 20
4.3 算例分析 21
第5章 总结与展望 24
参考文献 26


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