电力系统中长期负荷预测研究_开题报告

（一）国外研究现状

电力负荷预测的开展始于上世纪八十年代初。最早的电力负荷预测工作完全依靠预测人员的运行经验，没有科学的理论做指导，预测误差往往较大。随着电力行业的不一断发展，电力系统日趋复杂，单纯地依靠人工预测己经远远不能满足预测的要求。因此，要求电力负荷预测更科学、更准确，极大地促发了电力负荷预测理论研究的开展。总体而言，预测方法可以归结为数学模型法和非数学模型法两类。

数学模型法是这一阶段早期电力负荷预测研究的主要方向。数学模型法主要基于数理统计理论，通过分析负荷与历史负荷或其他相关因素之间的定性关系，建立负荷的数学模型或统计模型，通过对历史数据进行参数估计得到这些模型的参数，并且根据模型的残差来评价模型。典型的数学模型法主要有时间序列法和回归分析法。

数学模型法的优势在于计算量小、速度快，但同时也存在很多的缺陷和局限性，比如不具备自学习、自适应能力、预测系统的鲁棒性没有保障等。特别是随着我国经济的发展，电力系统的结构日趋复杂，电力负荷变化的非线性、时变性和不确定性的特点更加明显，很难建立一个合适的数学模型来清晰地表达负荷和影响负荷的变量之间的关系。这一问题随着电力系统的日趋复杂化越发突出。

九十年代以来，负荷预测迅速进入了使用智能化技术的阶段，基于人工智能、模糊集等理论的非数学模型电力负荷预测方法研究成为该领域的研究热点与重点。

1991年，华盛顿大学首次将神经网络引入电力负荷预测，电力系统负荷预测理论方法从传统的统计学方法发展到智能化的人工神经网络法、专家系统方法和模糊逻辑理论法，并在实际应用中取得了良好的效果。由此，国外的负荷预测方法也就围绕着人工神经网络以及模糊逻辑在进行讨论。

美国宾西法尼亚州立大学的K.Lee等人提出了根据环境要求在学习过程中自组织自学习网络自身的结构即自构性算法。

（二）国内研究现状

在国内，数学模型法有侯志俭等人针对ARMA（p，q）模型研究了伪数据的处理和从自动搜索定阶到节假日预报的程序化模型，并对上海某电网进行了工作日和休息日负荷预报，模型精度显著提高，但模型中未考虑天气因素对负荷的影响，还需进一步改进。东南大学的单渊达教授闭将负荷分解为确定、趋势和随机三部分， ARMA（p，q）的基础上引入反馈量为随机序列建模，并用F检验逐步自动定阶，以自回归计算残差法估计模型的初值，用递推最小二乘法对模型进行修正，以实现实时自适应负荷预报，实例证明了方法的有效性。哈尔滨工业大学的于渤教授等人针对北方城市月度用电量变化的特点，建立了基于随动思想的月度用电量时间序列预测模型。

中国学者邓聚龙教授1982年3月在国际上首先提出来灰色系统理论，它是自动控制科学和运筹数学方法相结合的一门新理论，它为系统研究提供了新的科学方法和数学手段。

灰色系统理论用于处理信息不完全的系统，它为不确定因素的处理提供了一个新的有力工具。该理论是由黑箱—白箱—灰箱理论拓展而来的，是系统控制理论发展的产物。通常我们把已知的信息成为“白色”的信息，完全未知的信息称为“黑色”信息，把介于两者之间的信息称为“灰色”信息。灰色系统理论的核心是灰色动态建模（Grey  Dynamic  Model），简称 GM，将时间序列直接转化为微分方程，从而建立系统的发展变化的动态模型。目前在电力系统负荷预测中经常采用的动态模型是预测模型 GM（1，1），即只有一个变量、一阶的 GM 模型。

另外，还有华北电力大学的牛东晓教授则引入了小波神经元网络电力负荷预测模型，它以非线性小波基为神经元函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，从而到达全局最优的逼近效果。清华大学张伯明教授采用共扼梯度法训练预测系统的神经网络，在学习算法上有所突破。国内著名人工智能学者蔡自兴教授则结合多层感知神经网络和多分辨率遗传算法来进行电力负荷预测。华南理工大学的吴捷教授运用模糊逻辑和时序特性来进行最优模糊逻辑推理，该系统的输入量通过对历史数据的自相关分析而建立，再通过最近邻聚类法对历史数据的学习得到若干数据对，进一步由最优模糊逻辑系统建立短期电力负荷的预测模型。国家电力科学研究院的胡兆光老师将AI推理和模糊系统结合起来，建立规则库对电力负荷进行预侧，也取得了较好的效果。

二、^范文提纲

1绪论

1.1问题的提出

1.2研究目的

1.3研究内容

2电力负荷预测概述

2.1电力负荷预测的意义

2.2电力负荷预测特点

2.3电力负荷预测的影响因素分析

3电力负荷中长期预测模型

3.1灰色系统的基本理论和方法 

3.2电力系统中长期负荷预测的灰色动态模型算例分析

4结论

三、参考文献

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[2]余健明，燕飞杨，文宇，夏超. 中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型[J]. 电网技术，2005

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董彩虹.电力负荷数据预测方法模型的设计[J]. 电子技术与软件工程，2017 

韩文婧.基于小波-灰色模型的电力负荷预测研究[D].山东大学，2017

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沈志忠.基于改进灰色模型的中长期电力负荷预测[D].西华大学，2016