电力负荷特性的实际应用及发展趋势_开题报告

一、文献综述

电力负荷特性的研究已有几十年的历史，国内关于负荷特性的研究已出现了许多种方法，目前，国内发表的电力系统负荷特性研究的文献较多，在实际应用中，电力系统负荷预测是现在比较流行的方向。所采用的方法和测试精度也各有不同，综合起来主要可分为以下三类。

传统统计模型法。这是一种二十世纪九十年代以前常用的方法。主要包括时间序列法和回归分析法。这种方法的优点是计算简单、要求的历史数据少。由于是基于统计模型，不易全面地考虑天气因素、突发事件等对于负荷的影响，因此预测精度低。

专家系统法。即充分利用有经验的运行人员的知识、经验和推测规则来进行负荷预测，然而，把专家的知识和经验等精确地表达并转达为一系列规则，则往往是很困难的，而且建立专家系统的工作量要比一般预报算法大的多。

人工神经网络法。人工神经网络具有任意逼近非线性函数的特性，负荷变化是与诸多因素有关的一个非线性函数，用人工神经网络对负荷历史数据进行学习，是抽取和逼近负荷变化曲线并进行负荷预报的有效方法。近十年来，国外报道的相关文献主要是用神经网络方法围绕提高或改善负荷预报的精度来进行负荷预报研究。最具代表性的是美国研制的人工神经网络短期负荷预报器，它包含两部分预测：一部分预测基本负荷；而另一部分预测负荷变化，这部分考虑了短期内气候条件（温度、湿度）。两部分的自适应组合便是最终的预报结果。该预报器具有较好的自适应特性，已在美国，加拿大的35家电力公司采用。于是，有学者开始将各种智能化算法，如人工神经网络法、遗传算法、最小绝对值滤波算法等用于在受到诸如天气变化、经济环境变化等随机因素干扰情况下的电力系统负荷预测。由于电力系统的负荷受众多不确定因素的影响，是典型的灰色系统，运用灰色系统来分析众多不确定因素与电力负荷预测的关联度已经运用广泛，但如何准确定量描述，以何种准则来进行不确定因素的人工修整仍是一个难题，所以，通常很多地区很大程度上依靠预测人员的经验来进行预测。

  西方发达国家如美国、英国随着电力市场的日益成熟，电力供应商为了获取最大利润，十分重视电力负荷预测工作。为此，科研人员一直在研究电力负荷预测的新方法以提高预测精度。自从1991年美国学者park等人提出使用神经网络预测电力负荷以来，人们对此表现出了广泛的关注。在此基础上，美国的khotanzad博士领导的科研小组经过几年的艰苦研究，提出了人工神经网络电力负荷短期预测系统（ANNSTL)。这个系统已经在实用化方面取得了空前的成功。北美洲有35个大发电系统（公司），根据天气预报、工业和居民用电统计资料，利用ANNSTL系统预测发电站必须提供的发电量，大大提高了电站的经济效益和安全运转系数。但该系统有一个弱点，即不能处理不确定性数据，且需要大量的历史数据来进行训练和学习。我国的负荷数据近些年来才开始系统收集，采用ANNSTLF系统不太适合我国的国情。Hiroyuki教授等在则在电力负荷短期预测中运用了自适应模糊推理，Srinivasan博士采用了模糊神经计算进行需求预测。

二、^范文提纲

1电力负荷预测相关理论知识

1.1电力负荷预测的定义

1.2电力负荷预测的分类

1.3电力负荷预测的意义

2电力负荷预测的内容及程序

2.1电力负荷预测的内容

2.2电力负荷预测的程序

3电力负荷预测存在的问题和解决方法

3.1电力负荷预测存在的问题

3.1.1负荷历史数据的坏数据处理

3.1.2节假日的负荷预测

3.1.3影响因素

3.1.4电力市场环境下，负荷的变化还与电价有关

3.1.5随机因素

3.2针对上述问题的解决方法

3.2.1定量分析与定性分析相结合的问题

3.2.2原始数据的收集和筛选

3.2.3电力负荷预测的依据

三、参考文献

（10篇以上）

电力系统设计手册 电力工业部电力规划设计总院编，中国电力出版社，1998年

农村电气化规划指南 李荧主编 水利电力出版社，1994年7月

城市电网规划与改造 陈章潮 唐德光编，中国电力出版社，1998年5月

农村电网规划与改造 丁毓山 杨勇编，中国电力出版社，2001年6月

电力规划 北京动力经济学院 萧国泉 水利电力出版社，1993年6月

电力发展战略与规划 沈根才著 清华大学出版社 1993年2月

电力系统规划基础 王锡凡 水利电力出版社，1994年10月

电力系统最优规划 候煦光等 华中理工大学出版社，1991年6月

电力系统规划 孙邵先译 水利电力出版社，1984年12月

电力网络规划 孙洪波 重庆大学出版社，1996年8月

配电网络规划与设计 范明天 中国电力出版社 2000年3月

电力系统负荷预测 康重庆 夏清 中国电力出版社 2007年7月