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嘉兴市短期电力负荷预测方法研究_开题报告

Ktbg6665 嘉兴市短期电力负荷预测方法研究_开题报告一· 文献综述研究背景 电力系统的作用就是为了各类用户尽可能经济地提供可靠并且符合质量标准要求的电能,以便随时可以满足各类用户的需求。电力的基本特性就是难以大量的储存,因而要求电力系统负荷的变化保持动态平衡。自从03年入夏以来,浙江省内大部分地区都出现..
嘉兴市短期电力负荷预测方法研究_开题报告 Ktbg6665  嘉兴市短期电力负荷预测方法研究_开题报告

一· 文献综述

研究背景

    电力系统的作用就是为了各类用户尽可能经济地提供可靠并且符合质量标准要求的电能,以便随时可以满足各类用户的需求。电力的基本特性就是难以大量的储存,因而要求电力系统负荷的变化保持动态平衡。自从03年入夏以来,浙江省内大部分地区都出现了电力供应紧张的局面,因而不得不在某些时段进行拉闸限电的举措。分析大面积“电荒”的原因。除了由于装机容量不足之外,还有电力规划中预测的用电量增速远远低于实际增速而导致的用电缺口也是一个重要因素。所以对电力规划进行分析研究,以求得更大限度提高规划质量,具有重大的意义,而实现这一目标的第一步就是作好电力负荷预测。电力负荷预测的准确程度直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。
在计划经济体制下,一般以刚性预测为主,不考虑弹性,尤其是电力需求的价格弹性;以外推预测为主,不进行市场调查;以主观预测为主,许多预测方法中较少考虑其他因素的影响。如果发现预测的偏差较大,机组的出力不满足要求,将在实时运行过程中尽可能通过调度手段加以调整。
在市场环境下,负荷预测的误差直接影响购电计划合同的履行。例如,目前市场中预测负荷偏低,将导致在实时市场上购买昂贵的高峰电力;目前市场中预测负荷偏高,将导致更多的机组在目前的预测调度计划中组合进来,由此需要支付过多的容量成本和启停费用。

研究意义

负荷预测就是在考虑一些重要因素(如系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响)的条件下,研究或利用一套系统地处理过去和未来负荷的数学方法,在满足一定精度的前提下,研究某未来特定时刻的负荷数值。
负荷预测包括两方面的含义:对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。通常所指的负荷预测是指对电力需求量的预测。
电力负荷的变化一方面有其不确定性,明显受到各种环境因素的影响:如气候的变化、意外事故的发生等造成对电力负荷的随机性干扰,这使得负荷时间序列的变化出现非平稳的随机过程;;另一方面,在一定条件下电力负荷存在着明显的变化趋势,具有明显的周期性,一旦找到了负荷的变化趋势,按照该变化趋势就能对未来负荷情况作出判断,这就是趋势外推测技术。

研究目标
    准确的电力负荷预测,是电力企业电网管理现代化、科学化提供依据,电力系统负荷预测对电力系统控制、运行起着十分重要的作用,也是电网规划的前提与基础。准确可靠的负荷预测能保证电力系统运行的安全性,又可提高电力运行的经济性。

4. 研究内容及方案

    负荷预测模型随地区和气象条件而异,如何选择适合本地区的短期负荷预测方法,提高负荷预测精度问题一直是困扰调度人员的一大难题。本文是作者在开发“嘉兴市短期电力负荷预测系统”的过程中完成的,主要做了如下工作:
1. 对短期电力负荷数据进行了特性分析,以掌握负荷变化的规律。
2. 通过对嘉兴市现有的历史负荷数据和气象数据的分析,研究了当前国内外的各种短期负荷预测方法,提出了一种简单实用的适合嘉兴市短期负荷预测的模型。
3. 对负荷预测过程中的另外两个重点:数据预处理和相似日选取进行了研究和分析。

^范文提纲

引言:

1 电力负荷的构成与特点

2 负荷预测的内容与分类 

3 负荷预测的基本过程
3.1 调查和选择历史负荷数据资料
3.2 历史资料的整理
3.3 对负荷数据的预处理
3.4 建立负荷预测模型

4 电力负荷预测方法简介 
4.1经典预测方法
4.1.1指数平滑法
4.1.2 趋势外推法
4.1.3 时间序列法
4.1.4 回归分析法
4.2 现代负荷预测方法 
4.2.1 灰色数学理论
4.2.2 专家系统方法
4.2.3 神经网络理论
4.2.4 模糊负荷预测

5 结束语


参考文献

[1]唐燕影.基于灰色理论的电力负荷预测模型研究及系统实现.南昌:南昌大学,2010
[2]刘晨晖.电力系统负荷预报理论方法[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1921
[3]陈灿,刘新东.种新的电力系统短期负荷预测方法[J].软件导刊,2010,(7)
[4]庞松岭,穆钢,王修权,金鹏,马俊国.基于负荷规律性分析的支持向量机短期负荷预测方法[J].东北电力大学学报,2006
[5]刘志瀚.电力系统负荷预测的应用分析[J].电气时空,2011(11)
[6]钟庆,吴捷,黄武忠.电力系统负荷分区分布预测[J].国际电力,2003,7(4)
[7]左新南,龚里.县级电网规划负荷预测方法的探讨[J].红水河,2005,26(2):135-137
[8]陈志业.牛东晓.张英怀.谢宏.齐喜全电网短期电力负荷预测系统的研究[期刊^范文]-中国电机工程学报1995(1)
[9]康重庆,夏清,沈瑜,相年德,电力系统负荷预测的综合模型.清华大学学报,1999,39(1):8-1.
[10]肖国泉,王春,张福伟.电力负荷预测[M].北京:中国电力出版社,2011
[11]于尔铿,韩放,谢开,等.电力负荷预测[M].北京:中国电力出版社,2009.


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