缺电指数预报系统的研究与开发

论文题目: 缺电指数预报系统的研究与开发

论文类型: 硕士论文

论文专业: 电力系统及其自动化

关键词: 缺电指数,预警系统,需求侧管理,负荷预测,人体舒适度,回归分析法,神经网络法,灰度预测法,负荷分解,正常负荷,天气敏感负荷

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着我国国民经济的持续增长,地区用电负荷逐年增加,特别是人民生活水平的提高,居民用电负荷特别是空调负荷的比重越来越大,造成了我国近年来严重的缺电形势,其中以浙江、江苏、上海等地的情况最为严重。目前全国各地都纷纷采取电力需求侧管理的种种措施,通过负荷管理和提高终端能效来缓解严峻的缺电局面。但是这些大多是应急性措施,如果能预先了解地区的缺电情况,事先做好合理安排,同时通过向人民群众发出警报,引导群众自主错峰避峰,那么就会大大减少拉闸限电的次数。因此供电系统有必要建立一个预警系统,为正常的生产调度提供参考。所谓缺电指数就是通过预测地区未来的用电需求,结合当地供电能力或上级供电部门下达的的用电指标,通过计算可以知道该地区未来几天的缺电数量,并由此得到该地区缺电指数和缺电等级。缺电指数和缺电等级可以通过媒体向市民和企业发布,提醒并建议用户如何用电,可以说这个系统类似于一个小型的预警系统。季节性负荷受气候条件的影响最大,故此本文在建模中充分考虑了温度、湿度和风力等气象因数,并在此基础上提出了使用人体舒适度这个能够综合反映气象条件的指数代替以往常规的、单一的气象因子,并通算例证明了人体舒适度的可行性和优越性。未来几天的最大负荷预测是缺电指数预报系统的核心,传统算法:线性回归、人工神经元网络和灰色算法是几种常用的算法,其特点是简单、实用,但是预测的精度上尚有不足。本文在以上三种算法的基础上提出了基于负荷分解的预测方法,即将日最大负荷分解为正常负荷和天气敏感负荷两类,前者使用结合指数增长趋势和周期趋势的组合模型实现正常负荷的预测,后者用神经网络法实现天气敏感负荷的预测,最终的预测结果表明了该方法较之传统的三种方法有明显的优越性,预测精度有较大的提高。论文最后简单介绍了缺电指数预报系统的构建,包括缺电指数系统的主要模块及功能,并展示了系统的主要界面。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题背景和意义

1.2 课题内容

1.2.1 最大负荷预测方法的研究

1.2.2 缺电指数预报系统的构建

1.3 负荷预测简介

1.3.1 电力负荷的分类与特性

1.3.2 影响负荷的因素

1.3.3 负荷预测的常用方法

1.4 人体舒适度简介

1.4.1 人体舒适度定义及计算公式

1.4.2 人体舒适度与最大负荷之间的关系

1.5 论文结构

第二章 常规预测方法的介绍和预测结果分析

2.1 回归分析法

2.1.1 基本原理及参数估计

2.1.2 预测结果

2.2 神经网络法

2.2.1 神经网络BP模型及算法

2.2.2 BP模型改进算法

2.2.3 网络训练与预测

2.3 灰色预测法

2.3.1 GM（1，1）模型

2.3.2 预测结果

2.4 人体舒适度与常规气象因子的比较

2.4.1 使用常规气象因子神经网络训练及预测

2.4.2 结果比较

2.5 小结

第三章 基于负荷分解的负荷预测算法

3.1 算法的提出

3.2 正常负荷分量

3.2.1 非线性最小二乘法

3.2.2 趋势负荷分量

3.2.3 周期负荷分量

3.3 天气敏感负荷分量

3.4 预测结果

3.5 小结

第四章 缺电指数预报系统介绍

4.1 简介

4.1.1 数据库

4.1.2 计算模块

4.2 系统主要功能介绍

4.2.1 登陆界面

4.2.2 历史数据

4.2.3 缺电指数预测

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 进一步工作

致谢

参考文献

发布时间: 2007-06-11

参考文献

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