新余市电网电力负荷预测研究

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1、分类号:密级:UDC:学号:C2011145南昌大学专业学位研究生学位论文新余市电网电力负荷预测研究ResearchonPowerGridLoadForecastingofXinyuCity罗颖峰培养单位(院、系):信息工程学院指导教师姓名、职称:黄玉水教授专业学位种类:工程硕士专业领域名称:电气工程论文答辩日期:年月日2015年月日一、学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

2、果,也不包含为获得南昌大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名(手写):签字闩期:年■月本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊(光盘版)电子

3、杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表,并通过网络向社会公众提供信息服务,同意按“章程”规定享受相关权益。学位论文作者签名(手写):导师签名(手写签字日期:年$月v■^日签字日期:年f月yj日论文题目姓名名敎$学号论文级别博士□硕士0院/系/所专业联系电话E_mail通信地址(邮编):备注:〇公开□保密(向校学位办申请获批准为“保密”,______年_月后公开)摘要摘要电力生产与发展的关键指标之一为电力负荷预测,然而,现在想要获得一个在每种情况均可让人满意

4、的预测方式是不可能的。为了得到最佳预测结果,综合采取每种预测模型所产生的结果,以最好的组合手段推出组合预测模型,这样来很好的改进预测模型的拟合能力,我们称之为组合预测。文章以已有的研究为出发点,同时采用组合预测与蚁群算法来分析电力预测之原理、方法,由此产生的组合预测模型对于中长期的电力负荷预测十分有效。对组合预测模型来说,选定单个预测模型权重与选取单个预测模型是最为关键的。文章从这两点出发,结合电力负荷预测的特性,采用了八种预测手法构成组合预测所需的单个模型,这八种方法包括灰色预测法、多元线性回归法、一元线性回归分

5、析法、二次与三次指数平滑法、二次移动平均、电力弹性系数法、负荷密度法。为了得出组合预测模型之加权系数,又结合过去几年的相关资料,用最小二乘准则设立目标函数,让目标函数在约束条件中变得最小;然后以加权系数为基础选取单个预测模型,抛除其中权重太小的,让模型更为容易和准确,达到定性与定量完美统一,使模型符合科学性。现在缺乏有效加通用的方式来解答非线性问题,而利用最小二乘准则构造的目标函数就属于此类问题。离散组合优化问题可以通过蚁群算法来解答,文章为了达到连续优化效果,改进了蚁群算法,而且探索由此来得出组合预测模型的加权系

6、数,结果是令人满意的。为了破解组合预测中权重系数不好确定的难题,文章综合运用了组合预测与蚁群算法,从而以算是科学的的方法选定了单个预测模型,获得了科学的电力负荷组合预测方法,完全可以从理论上给予负荷预测以较好的帮助。新余市电力负荷预测的探索应用,十分有力地证实了该项研究成果不错的实用性与极好的准确度,值得推广和应用。关键词:加权系数组合预测蚁群算法负荷预测IAbstractABSTRACTOneofthekeyindicatorsofelectricityproductionanddevelopmentofelec

7、tricpowerloadforecasting.Nomethodcouldguaranteesatisfactoryresultsinanycases.CombinationforecastingtakesadvantageofinformationfromvariousforecastingmodelsandgetcombinationforecastingmodelsinappropriateformsInordertoenhancetheirfittingcapabilityandimprovethefor

8、ecastingaccuracy.hispaperfurtherstudiestheapplicationprinciplesandmethodsofantcolonyalgorithmandcombinationforecastinginpowerloadforecastingonthebasisofpreviousresearches,andinwhic

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