电力系统中长期负荷预测研究-开题报告-文献综述-参考文献

中长期电力负荷的变化是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的动态过程，规律性和周期性较差，传统的中长期电力负荷预测技术已难以适应发展的需要。本文主要分析回归模型和灰色理论在中长期电力负荷预测的应用。灰色预测模型GM(1，l)是一种指数增长模型，如果电力负荷呈指数规律持续增长，则从理论上可以证明GM(1，1)模型具有较高的预测精度。灰色预测模型GM(1，l)具有要求数据少、计算简便、易于检验等优点。然而，受各种因素影响时，负荷变化较大，数据离散程度较大时，GM(l，l)预测的精度较差，限制了GM(1，l)预测模型的适用范围。

本文通过对回归分析和灰色理论预测方法建模机理的研究，发现灰色模型预测精度高于回归模型。通过对负荷原始数据序列的处理，提高灰色预测方法和适用范围和预测精度。通过对河南省电力负荷的预测实例，表明了GM(l，l)是一种可行的电力负荷预测方法。

目前，虽然改进的灰色预测模型有很多，但是并不存在一种通用的灰色预测改进模型。为了提高电力负荷预测的精度，必须结合电力负荷变化的实际情况，针对负荷变化的特点进一步改善和完善预测模型。

随着电力市场的发展，中长期电力负荷的预测越来越重要，对预测的精度要求会越来越高。传统的预测方法比较成熟，预测的结果仍具有一定的参考意义，但要求进一步提高预测的精度，这就需要对传统方法进行改进。随着理论研究的逐步深入，一些新兴交叉学科理论的出现，为电力负荷预测的飞速发展提供了坚实的理论基础和数学基础，坚信中长期电力负荷预测的理论一定会越来越成熟，预测的精度越来越高。

 电力负荷的预测意义不言而喻，当代社会处处离不开电，电力负荷同国民经济密切相关。把生产出来的电能合理地分配给各地区，各工厂，各居民用户，同时维持稳定的电压、恰当功率，是电力系统的基本要求。由于电能不能大量储存，生产的负荷不能太大，也不能太小，所以精准的费和预测对保持电网安全稳定运行具有重大意义；对于一个发电企业如果能提前知道某地区的用电量，可以减少不必要的储备容量；对于一个电网系统，明确子系统的用电量，无疑可以更合理地分配负荷，避免不必要的启停，减少意外的经济损失；对于整个国家，依据电力负荷和国民经济的密切关系，准确的负荷预测有利于国民经济的宏观调控。综上，准确的负荷预测显得尤为重要。

电力负荷一方面指电力工业的服务对象，另一方面指使用电力和电量的具体数量。电力负荷预测中的负荷概念，是指国民经济整体或部分地区对电力和电量消费的历史情况和未来的变化发展趋势。负荷预测是，充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、社会影响和自然条件，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时刻或区段的负荷数值。它包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。对功率的预测用来决定发电设备的容量，以及相应的输电和配电的容量。对电量(能量)的预测则决定了应当安装何种类型的发电容量，也关系到能源资源的需求与平衡。电力负荷预测是一种被动型预测，受不确定因素影响较大。

中长期负荷预测是目前深受关注的研究课题，是电力规划的基础，只有基于数据准确的预测，规划才能有效地完成。随着现代工业和农业的不断发展及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，必须不断扩大电力系统的规模。电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业快速发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而艰巨的任务。因此，对负荷预测算法及模型的研究具有重要的意义和价值。

二、^范文提纲

摘要1

第一章绪论3

1.1中长期负荷预测研究背景和意义3

1.2负荷预测的基本原理4

1.3负荷预测的方法及特点5

1.4研究现状8

1.5目前存在的问题8

1.6本文的主要工作9

第二章 负荷预测的方法10

2.1负荷预测的分类10

2.2负荷预测的特点11

2.3影响中长期负荷发展的因素12

2.4负荷预测的误差分析13

2.4.1产生误差的原因14

2.4.2预测误差分析14

第三章 回归分析基本理论及预测模型16

3.1回归分析的基本思想16

3.2回归分析的基本原理与方法16

3.2.1基本原理16

3.2.2基本方法16

3.3回归分析步骤17

3.4实例分析18

第四章 灰色系统的基本理论及预测模型22

4.1基本原则22

4.2基本方法23

4.3灰色系统建模的机理24

4.4灰色序列及其生成方法24

4.4.1累加生成25

4.4.2累减生成25

4.4.3均值生成26

4.5数列灰预测模型27

4.5.1灰色预测模型的建模27

4.5.2灰色预测模型的检验30

4.6 实例分析32

第五章 总结和展望37

参考文献38

致  谢39

附录一 灰色模型仿真程序40

附录二 翻译45

附录三 任务书71

附录四 开题报告75

三、参考文献

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