基于天气敏感模型的短期电力负荷预测_开题报告

电力系统短期负荷预测是电力部门的一项重要工作，对其预测方法的研究一直为人们所重视。短期负荷预测的准确与否将直接关系到电力系统的安全运行和经济调度，便于更合理地安排电网设备调度及检修计划；还能提高电力系统运行的稳定性，减少电网的发电成本。随着我国区域性电力市场的逐步建立和完善，短期负荷预测工作将在电力市场运营中占据十分重要的地位。

气象因子是影响短期电力负荷的最主要因子之一 , 尤其是当气象要素发生突然或大幅度变化时,可能导致电力负荷的突变, 对电力系统运行及其安全的影响非常显著。随着负荷预测方法研究和应用的不断深入, 气象因子对短期负荷预测准确率的影响愈加显著。由于负荷的变化及其影响因子十分复杂,多年来研究人员通过建立各种预测模型, 探讨和改进负荷预测方法, 并取得了卓有成效的进展。目前, 在各种短期负荷预测模型中, 气象因子主要采用日平均或日极端气象要素值等日特征值, 日特征值只能反映一天中气象要素日变化的平均状态或极端状态, 因而对天气变化的强度和实时性的反映和代表能力比较差, 尤其是当气象因子突然发生大幅度或波动性变化时, 应用日气象因子制作每天24点或96 点的负荷预测, 往往导致负荷预测误差显著增大。因此, 气象预报的精细化及其在负荷预测中的科学合理应用, 对于提高负荷预测准确率具有重要意义。

随着社会和经济的发展, 电力系统对负荷预测精度的要求越来越高, 同时, 气象敏感负荷在总负荷中所占的比重及气象因子对负荷预测精度的影响也越来越大, 日气象因子已经难以满足负荷预测精度的需要, 而利用实时气象因子制作短期负荷预测也取得了较好的效果。与此同时, 随着气象部门中尺度数值预报业务能力的发展, 短期( 1～3 d) 和中期( 4～7 d) 天气预报的时间和空间精细度都有了很大提高, 对天气变化过程的定量描述能力显著增强。目前逐小时气象因子预报已经实现了业务化, 为气象预报尤其是小时气象因子在电力负荷预测模型中的深入广泛应用创造了很好的条件。因此, 在现有条件下充分有效地利用精细化的逐小时气象预报因子,研究和探讨小时气象因子在负荷预测中的实际应用方法, 对于完善和改进短期负荷预测模型、提高预测精度是十分必要和完全可行的。

本文主要研究的是气象因子对电力负荷的影响。负荷与气象因子的响应具有实时性的特点, 因此, 小时气象因子在负荷预测模型中的应用对提高负荷预测精度具有积极作用。通过分析小时温度、湿度、云量、降水、风等气象因子对电力负荷的影响, 并与日气象因子的影响进行对比分析,结果表明: 小时气象因子对负荷的影响与日气象因子对负荷的影响特征有很大不同, 尤其是在天气发生突然变化时, 小时气象因子对电力负荷的影响比日气象因子的影响更加显著。建立了基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型, 预测效果较好。针对目前气象部门对小时气象因子的预测能力及其在实际负荷预测中的应用情况, 总结了应用中存在的问题并提出改进策略。

二、^范文提纲

1．小时气象因子与日气象因子对负荷的影响

1.1.日气象因子对负荷的影响

1.2.小时气象因子对负荷的影响

1.2.1温度对负荷的影响

1.2.2降水对负荷的影响

1.2.3湿度和云量对负荷的影响

1.2.4风力对负荷的影响

2．基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测介绍

2.1.负荷预测模型

2.2.模型算法及预测分析

3．模型应用方法和对策事例

3.1日气象因子与小时气象因子相结合的策略

3.2不同气象因子的预报准确率及应用策略

3.3改进气象因子与电力负荷相关性的探讨

4．预测模型的结论

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