基于灰色系统理论的电力负荷中长期预测设计

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1、河南理工大学毕业设计(论文)说明书摘要电力负荷预测是电力系统的一项基本工作,它决定了发电、输电、配电等方面的合理安排。准确的负荷预测可以保证电网安全稳定运行,并有效地降低发电成本,提高经济效益和社会效益。尤其在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天,电力负荷预测工作已变得越来越重要了。电力系统中长期负荷预测直接影响电力系统的规划、生产和运行,是电力科学研究的重要课题之一。与超短期、短期电力负荷预测相比,中长期负荷预测是指一年以上的负荷预测。由于时间间隔长、季节性负荷变化波动大,涉及社会发展的国民经济多方面

2、因素情况复杂,其电力负荷分布规律性差。因此,其工作难度大,用传统的负荷预测理论建立的负荷预测模型难以满足精度要求。本文在对比几种预测模型优缺点的基础上,选择灰色预测模型。灰色预测模型具有所需样本少、预测精度高等优点。首先采用灰色预测模型中的GM(1,1)模型对上海市未来五年的负荷进行预测。对搜集到的上海市历年电力消耗量在Matlab中进行处理,得到预测值,然后采用残差、后验差检验模型的科学性和准确度,评价结果是“优”。为了增加可比性和精度,在GM(1,1)模型的基础上,采用残差改进模型,再次对上海市未来五年的负荷进行预测。同样,对该模型

3、预测值进行残差、后验差检验,并将所得数据与真实值、GM(1,1)模型预测值进行对比。发现改进模型预测值比GM(1,1)模型预测值更加接近真实值,从而不仅得到更加精确的未来五年负荷预测值,也论证了改进模型的可靠性。关键词:电力系统;中长期负荷预测;灰色预测模型;GM(1,1)模型;上海市I河南理工大学毕业设计(论文)说明书ABSTRACTPowerloadforecastingisabasicworkofpowersystemanditdeterminesthereasonablearrangementinaspectsofpowerge

4、neration,transmissionanddistribution.Accurateloadforecastingcanensurethesafeandstableoperationofpowergrid,effectivelyreducepowergenerationcost,andimprovetheeconomicbenefitandsocialbenefit.Especiallyinthedayofelectricpowerwithfurtherreform,graduallyformedmarket,independen

5、toperationandself-sustainingenterprise,powerloadforecastingworkhasbecomemoreandmoreimportant.Mediumandlong-termloadforecastingdirectlyaffecttheplanning,productionandoperationofpowersystem,andisoneoftheimportantsubjectofscientificresearch.Comparedwithsupershort-termandsho

6、rt-termpowerloadforecasting,mediumandlong-termloadforecastingpointstobetheloadforecastingofmorethanoneyear.Duetothelongintervaltime,largeseasonalchangesinloadfluctuation,thepowerloaddistributesirregularly.Therefore,itisdifficulttomeetthepreciserequirementwiththetradition

7、altheoryofloadforecastingofloadforecastingmodel.Inthispaper,advantagesanddisadvantagesarecomparedbetweenseveralkindsofpredictionmodelsbasedonthegreypredictionmodel.Greyforecastingmodelhasadvantagesoflesssampleandhighpredictionaccuracy.Firstofall,usingtheGM(1,1)modelofgre

8、ypredictionmodeltoforecasttheloadofShanghaicityinthenextfiveyears.Firstly,dealwiththecollectedpreviousS

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