杭州地区中长期电力负荷预测-开题报告-文献综述-参考文献

（一）国内研究现状

我国过去由于在计划经济体制下，负荷特性分析工作未受到充分重视；现在，正处于电力市场化的过渡期，竞争机制被引入电力市场，发电公司、电网公司与电力监管机构开始重视电力负荷特性分析与预测工作。我国电力负荷特性分析与预测的研究和实践还处于成长期，目前还未形成完整的体系。电力负荷预测是我们认识负荷特性的目的之一，它为电力系统的安全运行、经济调度等提供依据，同时也是进行负荷特性有效调控的必要前提。目前，国内外发表的关于电力负荷预测方面的文献很多，采用的预测方法和预测精度也各有不同，综合起来主要有以下几种类型：经典方法、传统方法（包括时间序列分析法、回归分析法、灰色预测法），新兴方法（包括专家系统、人工智能方法及新兴的小波分析法、组合优化预测方法及支持向量机法）等。

经典方法仅是依靠专家的经验或一些简单的变量之间的相关关系对未来负荷值做一个方向行的结论，预测精度较差，主要有以下几种：分产业产值单耗

法、综合用电水平法、平均增长率法、电力弹性系统法、分区域密度法；传统方法一般对于有明确变化规律的负荷序列有较高的预测结果。包括趋势外推法、时间序列法、回归分析法及灰色模型法等；时间序列法，由于电力负荷的历史数据是按一定时间间隔进行采样记录下来的有序集合，则是一个时间序列。时间序列法就是根据负荷的历史资料设法建立一个时间序列的数学模型，该模型描述了负荷这个时间序列变化过程的规律性，在此模型的基础上即可建立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷值进行预测。时间序列法主要有自回归AR（P）模型、滑动平均MA（g）模型和自回归与滑动平均ARMA(Dg)模型等；回归分析法，就是根据负荷过去的历史资料，建立可以分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。其原理是利用数量统计中的回归分析法，通过对变量的观测数据进行分析，确定变量之间的相互关系，从而实现预测；灰色模型法，灰色理论是我国邓聚龙教授于80年代初首先提出来的，经过多年的研究，灰色理论有了重大发展。灰色系统理论将一切随机变化量看作在一定范围内变化的较强的生产数据列；其它新兴方法，近年来随着人工智能技术及应用数学的迅猛发展，新兴的成果越来越多的应用于负荷预测领域。如专家系统预测法、模糊预测法、人工神经网络预测法、小波分析预测技术及组合预测法、支持向量机法等。

毛李帆、江岳春等在最小二乘法原理的基础上，利用回归分析建立模型；该模型特点是最大限度保留原始数据信息和数据信息集中在几个互不相关的主成分上，该模型与逐步回归分析方法比较，准确性高，实用性强。

赵文清、王飞通过对原始序列的等间隔处理和背景值的改造的方法，建立了改进的灰色模型，提高了预测精度。

任玉珑、刘焕等提出了一种将熵权法与支持向量机相结合的预测方法，考虑各种影响因素的信息稠密度，通过加权处理，减少信息冗余，提高了SVM训练速度和预测精度。

（二）国外研究现状

    国外对电力负荷的预测研究在长期研究方面明显少于短期研究，大概是由于国外负荷发展变化规律趋于稳定的原因。

发达国家电力改革推行的较早，市场相对完备，负荷特性分析工作也开展得很好。美国华盛顿大学的D.Cpark等人最早将神经网络应用于短期负荷的预测，将传统模型中无法考虑的天气因素加入到模型 ，得到了神经网络负荷预测模型比传统预测模型预测精度更高的结论，但他的模型中没有考虑日类型，节日类型等其他因素，部分预测结果误差较大。

1952年日本九大电力公司联合组成了日本电力调查委员会，是日本电力负荷调查、分析与预测的权威机构。在美国电力市场上，发电公司、电网公司以及管理监督机构均做负荷预测。

EAMohamed等人提出的针对埃及联合电网的小时负荷预测模型中使用了3层结构的神经网络，测试结果为：标准差为3个百分点，最大误差在11个百分点，出现在1月23日。尽管在模型中考虑了日类型，从预测结果来看，工作日的预测误差较上，但是休息日的预测误差较大。另外，在模型中没有考虑气温等天气状况，这将降低模型的精度，为弥补此不足，应该在模型中加入前一天及前一周的负荷状况。

二、^范文提纲

引言：阐述杭州地区中长期电力负荷预测的研究背景与意义，举例分析杭州地区用电负荷情况

1相关理论概述

1.1电力负荷的概念

1.2负荷预测的概述

1.2.1负荷预测的特点

1.2.2负荷预测的方法

1.3杭州地区简介

2影响杭州地区中长期负荷预测的因素

2.1经济因素

2.2气候因素

2.3政策因素

2.4其它因素

3利用回归分析法建立杭州地区中长期负荷预测模型

3.1回归分析法的基本原理与方法

3.2回归分析法的基本步骤

3.3回归分析法的实例分析

4利用灰色系统理论建立杭州地区中长期负荷预测模型

4.1灰色系统理论的基本原理与方法

4.2灰色系统理论的基本步骤

4.3灰色系统理论的实例分析

5结论

三、参考文献

[1] 刘思峰等著.灰色系统理论及其应用[M]. 科学出版社, 2010 

[2] 王锡凡主编.电力系统优化规划[M]. 水利电力出版社, 2011

[3] 于尔铿等著.电力负荷系统[M]. 科学出版社, 2009 

[4] 赵希正主编.杭州电力负荷特性分析与预测[M]. 中国电力出版社, 2012 

[5] 刘晨晖著.电力系统负荷预报理论与方法[M]. 哈尔滨工业大学出版社, 2009 

[6] 邓聚龙著.灰色系统理论教程[M]. 华中理工大学出版社, 2010

[7] 陈志强.  自然区域电网负荷预测及规划的研究 [D]. 华北电力大学,2009 

[8] 王建军.  基于浙江省的电力负荷预测研究[D]. 华中电力大学（北京） 2011 

[9] 方仍存.  电力系统负荷区间预测[D]. 华中科技大学 2013

[10] 卢芸. 中长期电力负荷预测关键问题与方法的研究[D]. 沈阳工业大学,2009