基于Agent技术的电力负荷分析与预测系统的开发

论文摘要

本文利用多Agent的思想开发了一套分析电力负荷与气象因素关联关系并进行预测的系统。论文首先对电力负荷与气象因素之间进行关联分析的思路和方法进行了阐述,主要包括采用小波去噪去除分析数据中的伪数据、去除负荷数据中的自然增长率、采用气象指数量化气象因素、去除气象数据中的热累积效应、采用灰色关联法进行负荷气象关联分析、采用三次线性回归拟合负荷气象散点以分析敏感度和灵敏度、采用支持向量机进行负荷预测等等。在明确分析思路后,采用多Agent思想设计系统的软件结构,包括系统的结构、系统的合作、系统的通信、系统的封装等。采用数据仓库存储分析数据,采用Visual Basic实现系统的制作。最后,利用分析数据和系统软件分析结果,对京津唐电网的负荷气象关联敏感关系及预测结果进行了分析。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 选题的背景和研究意义
• 1.2 国内外研究动态
• 1.3 本文的主要内容
• 第二章 负荷分析预测的思路和方法
• 2.1 概述
• 2.2 小波去噪
• 2.2 气象因素的量化
• 2.3 分析数据选取
• 2.4 关联度计算
• 2.5 敏感度分析
• 2.6 预测方法介绍
• 2.6.1 支持向量机的应用（SVM）
• 2.6.2 灰色GM（1,1）模型
• 2.6.3 线性拟合和指数拟合
• 第三章 基于Agent 的系统结构设计
• 3.1 Agent 简介
• 3.2 多Agent 系统
• 3.3 应用多Agent 技术的优势
• 3.4 多Agent 之间的合作
• 3.5 多Agent 之间的通信及其实现
• 3.6 基于Agent 的负荷分析预测系统功能结构
• 3.6.1 分析预测系统的多Agent 体系结构
• 3.6.2 分析预测系统的多Agent 工作过程
• 3.7 对现有软件的Agent 封装
• 第四章 负荷分析与预测系统的制作与实现
• 4.1 数据仓库
• 4.1.1 数据仓库介绍及应用意义
• 4.1.2 分析系统数据仓库的建立
• 4.2 系统关键技术论述
• 4.2.1 数据源问题
• 4.2.2 Matlab 和Vb 混合编程
• 4.2.3 Excel 图表的应用
• 4.2.4 Libsvm 的应用
• 4.3 系统的应用
• 第五章 负荷分析与预测结果
• 5.1 负荷气温敏感区域划分
• 5.2 小波去噪分析
• 5.3 关联度分析
• 5.4 敏感度分析
• 5.5 日峰荷预测分析
• 5.6 负荷供需分析
• 5.7 误差分析
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况