电力系统短期负荷预测的研究 毕业论文

电力系统短期负荷预测的研究 毕业论文

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1、西南交通大学网络教育学院 毕业设计(论文)专业(班级):12级电气工程及自动化(电力机车)专升本指导教师:学生姓名:学号:设计题目:电力系统短期负荷预测的研究38毕业设计(论文)任务书班级:12级电气工程及自动化(电力机车)学生姓名:指导老师:设计(论文)题目电力系统短期负荷预测的研究主要研究内容随着我国区域性电力市场的逐步建立和完善,短期负荷预测工作将在电力市场运营中占据十分重要的地位。国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做了大量的研究工作,取得了很多卓有成效的进展。目前用于短期负荷预测的方法很多,可以分为经典预测方法、传统预测方

2、法和智能预测方法等。经典方法有回归分析法和时间序列法;传统方法有卡尔曼滤波法、指数平滑法、灰色预测法、小波分析法;智能预测法有专家系统法、人工神经网络法。电力系统短期发电计划是在一个调度周期内,根据负荷预报,在满足负荷需求和机组安全、启停机限制的约束条件下,优化选定各时段参加运行的机组,决定机组开停时间及其出力情况,使整个机组在周期内的总消耗为最小。关键环节1、确定论文题目2、搜集、整理资料3、编写提纲4、撰写初稿5、改写初稿6、定稿计划进度1、201..——查询资料,熟悉课本内容,熟悉应用软件,分析设计任务并完成开题报告;2、201..

3、——.根据资料设计初稿并完成相关的英文翻译3、201..——修改初稿,定稿并完成相关的图纸文件进;4、201..——撰写论文,完善论文,打印论文;5、201..——毕业答辩。38参考资料参考文献[1]刘晨晖.电力系统负荷预报理论与方法.哈尔滨工业大学出版社.1987[2]康重庆夏清.电力系统负荷预测.北京:中国电力出版社,2007[3]赵希正.中国电力负荷特性分析与预测.北京:中国电力出版社.2001[4]肖国泉王春张福伟.电力负荷预测.北京:中国电力出版社.2001[5]萧国泉徐绳均.电力规划.北京:水利电力出版社,1993[6]牛东晓

4、曹树华赵磊张文文.电力负荷预测技术及其应用.北京:中国电力出版社,1999[7]于尔铿.能量管理系统.科学出版社.1998[8]李文沅.电力系统安全经济运行—模型与方法.重庆大学出版社,198938开题报告班级:学生姓名:指导老师:设计(论文)题目:电力系统短期负荷预测的研究一、文献综述随着我国区域性电力市场的逐步建立和完善,短期负荷预测工作将在电力市场运营中占据十分重要的地位。国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做了大量的研究工作,取得了很多卓有成效的进展。目前用于短期负荷预测的方法很多,可以分为经典预测方法、传统预测方法和智能预

5、测方法等。经典方法有回归分析法和时间序列法;传统方法有卡尔曼滤波法、指数平滑法、灰色预测法、小波分析法;智能预测法有专家系统法、人工神经网络法。电力系统短期发电计划是在一个调度周期内,根据负荷预报,在满足负荷需求和机组安全、启停机限制的约束条件下,优化选定各时段参加运行的机组,决定机组开停时间及其出力情况,使整个机组在周期内的总消耗为最小。二、选题的目的及意义电力系统负荷预测主要用于电力系统规划和制定发电计划,还可以用于进行系统充裕性评估、发电合同制定、合同电量分配、电价预测、预调度和实时调度等工作,从而提高系统运行的经济性和可靠性。三、

6、重点研究内容电力负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、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与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的意义下,确定未来某特定时刻的负荷数值。它包括对未来需求量的预测和未来用电量的预测,基本预测方法主要有四种:长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测。由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值,所以负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件。四、教师意见指导教师:年月日 38中期报告班级:学生姓名:指导老师:设计(论文)题目电力系统短期负荷预测的研究一、

7、总体设计:短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分,它主要用于预报未来几小时、一天至几天的电力负荷,对于调度安排开停机计划、机组最优组合、最优潮流、电力市场交易有着重要的意义。负荷预测精度越高,越有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。负荷预测的核心问题是预测的数学模型,随着现代科学技术的不断进步,负荷预测理论技术得到很大发展,理论研究逐步深入,为了找到使用方便、准确度高、计算快的负荷预测方法,许多人在理论和实践上进行了广泛的研究和探讨。如各种基于神经网络、灰色理论、分形的方法。不同地区的负荷特性不尽相同,因此,生产实践中应根据实际情况

8、采用适当的负荷预测方法。二、详细设计:对电力负荷进行科学短期预测,基本程序如下:1.确定负荷预测目的,制订预测计划2.调查资料和选择资料3.资料整理4.对资料的初步分析5.建立预测模型6.综合

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