盘锦地区中期电力负荷预测的研究_开题报告

（一）国内研究现状

预测的意识和简单的直观预测，很早就存在于人类的生活和生产实践中。二十世纪三四十年代以来，科学技术和生产力的高速发展，给人类带来了许多新问题和新事物，使人们日益感到预测未来的重要性。客观的需要导致人们进行研究和实践，随着科学技术的发展，为预测研究和应用提供了科学分析的方法和有效的预测手段。因而，到二十世纪七十年代末，预测逐渐形成了一门自成体系的综合性学科，得到了迅速发展。但电力系统负荷预测方法的系统深入研究起源于二十世纪八十年代。目前，国内发表的电力系统负荷预测的文献很多，其采用的预测方法和预测精度也各有不同。传统的负荷预测方法大致可以分为两类一类是时间序列分析方法，如卡尔曼滤波法，一法、回归分析法、自回归滑动平均模型、灰色预测法和分解模型法另一类是因果分析法或称计量经济法，如气候主要是温度，其次是湿度、风速等辨识法。传统的预测方法具有计算简单，要求历史数据少的优点，缺点是预测精度稍差。传统的负荷预测方法在实际应用中一般可以满足精度要求。随着科学技术的迅速发展，预测理论技术也取得了很大的进展，新的预测方法不断出现，这些方法为电力负荷预测问题的研究提供了有力的工具。新发展起来的负荷预测方法主要有模糊预测法、专家系统预测法、人工神经网络预测法、优选组合预测法、小波分析法。近年来，随着计算机技术的迅速发展，计算机的容量不断扩大，计算机的速度也不断提高，不但为大量复杂的、用人工方法难以实现的预测方法的采用成为可能，而且负荷预测的手段也逐渐由人工预测方式被软件预测方式所代替，为提高负荷预测的精度创造了条件。

（二）国外研究现状

从目前来看，国外对电力负荷预测的研究主要集中在短期电力负荷预测上，及月度预测、日度预测和时分预测。而对年度电力负荷预测的研究较少，这主要是因为短期电力负荷预测的数据更加丰富，同时对符合的预测主要依赖同一系统历史负荷序列的发展，因此短期负荷预测在科学研究和实际应用中都得到了充分发展；同时，由于年度电力负荷预测的周期较长，参考数据较少，另外也受到社会其他方面因素的影响，因此增加了年度电力负荷预测的难度。在研宄方法上，国内外学者对电力负荷预测的理论探索方面己经进行了相当深入的研宄，大体上将电力负荷预测方法分为三类，即（经典预测方法，主要包括产业产值单耗、电力消费弹性系数发、分区负荷密度法、人均电量指标换算法以及分部门法等传统预测方法，该类型主要方法有相关分析法、时间序列法以及回归分析法等现代预测方法，该类型技术是当前中长期电力负荷预测采取的主要方法，包括人工神经网络、灰色预测法、基于系统动力学的预测法以及组合预测法等随着科学技术的不断发展，人们更倾向于利用计算机软件来预测电力负荷，下文将对主要的现代预测方法分别进行介绍。

（1）人工神经网络法该方法源于人脑神经系统，因此具有模拟人的部分形象思维的能力，它是由大量且密集的人工神经元链接而成的网络。人工神经网络法可以不依赖模型，具有较强的适应和学习能力，因此比较适用于那些具有定不确定性或者非线性的对象。基于该方法的模型有Kohonen模型、BP模型、RBF神经网络模型等。由于神经网络法具有大规模分布并行处理、联想记忆、非线性等优点，其广泛的应用解决了电力负荷预测领域一些传统方法不能解决的问题。但利用人工神经网络进行预测时，由于该方法的模型输入、输出的原始数据首先必须精确，而实际预测中原始数据的统计存在着诸多误差，因此，预测的精确度难以达到要求。

灰色系统法上世纪八十年代初美国的教授首次提出了灰色系统理论。即在灰色系统中，人和随机的过程都有一定的幅值变化范围、一定时区内变化的灰色量，部分信息已知、部分信息未知的信息不安全的系统称为灰色系统，在灰色预测过程中，通过对原是观察数据进行整理分析找数据之间的规律，进而进行灰色预测，灰色预测具有要求数据少、原理简单、运行方便以及可检验等优点。在电力系统中，像供电机组、发电量等信息都是已知的，而天气情况、政策变化、地区经济发展等不确定信息，所以电力系统具有灰色模型的基本特征，同时，电力负荷是一个非负递增型数列，也负荷了灰色预测的基本条件。近年来在电力负荷预测领域得到了广泛的应用，尤其是，模型及相应改进模型的应用，更是取得了一定的研究成果。

二、^范文提纲

1电力负荷预测概论

1.1电力负荷的构成与特点

1.2电力负荷预测的分类

1.3负荷预测的特点

2各种预测方法的适用范围及主要因素

2.1预测方法的适用范围

2.2影响负荷预测的主要因素

3盘锦地区中期电力负荷预测的研究

3.1盘锦地区电力负荷概况

3.1.1盘锦地区电力负荷概述

3.1.2盘锦地区电力负荷分析

3.2盘锦地区电力负荷预测

3.2.1盘锦地区年度电力负荷预测

3.2.2盘锦地区月度电力负荷预测

4采用灰色系统理论进行电力负荷预测分析

4.1灰色生产

4.2灰色GM（1,1）预测模型的建立

4.3灰色系统理论在电力负荷预测中的实际应用

三、参考文献

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