地方电网短期负荷预测的研究与实现

《地方电网短期负荷预测的研究与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、广西大学硕士学位论文地方电网短期负荷预测的研究与实现姓名：唐卓贞申请学位级别：硕士专业：农业电气化与自动化指导教师：李如琦20080628地方电网短期负荷预测的研究与实现摘要短期负荷预测作为能量管理系统(EMS)的重要组成部分，一直是电力系统研究领域的热点。高效准确的短期负荷预测有助于经济合理的安排电网内发电机组的启停，合理安排相关输变电的检修计划，采取适当的错峰、避峰措施，有效地降低发供电成本，维持电网运行的安全、经济与稳定。随着电力市场的逐渐形成，短期负荷预测的重要性会更加凸显。由于各地区电网建设和

2、用电情况不同，每个地区的负荷都各有其特点，本文针对特定地区，分析该地区的负荷特性和未来发展趋势，以及负荷与气象因素之间的关系，为建立负荷预测模型提供参考依据，为较好地实现预测奠定基础。本文在模型建立过程中提出一种新的选择相似日的方法，把证据理论运用到短期负荷预测相似日选择中来，利用了证据理论从不确定推理的角度，能将客观问题中的不确定知识形式化后进行推理和判断的优势，定量考察选取相似日。同时文章对组合预测模型进行了改进，建立基于相似日的变权重组合预测模型，权重的分配更加看重已知曰中与待预测日的特征量相似程

3、度较高的虚拟预测效果，将各模型的优势加以综合。文章最后通过实际算例验证了模型的实用性和可行性并简要介绍了参与研究开发的短期负荷预测系统的设计特点和功能实现情况。关键词：短期负荷预测负荷特性分析证据理论相似日组合模型THEI之ESEARCHANDIⅣ【PLEⅣ【ENTATl0NOFSHORT．TERMLOADFORECASTINGFORLOCALELECTIUCPOWERNETWORKABSTRACTAsanimportantcomponentofEnergyManagementSystem(EMS)，s

4、hort-termloadforecasting(STLF)isahotresearchfieldofpowersystem．Efficientlyandaccuratlyshort-termloadforecastinghelptoeconomicallyarrangeforthepowergeneratingunitcommitment，relatspowertransmissionoverhaulplansandappropriatemeasurescanalsobetakenforpeakshi

5、ftingandaverting．Thus，wecaneffectivelyreducethecostofelectricityandmaintainthepowergridoperationsecure，economicalandstable．Withthegradualformationoftheelectricitymarket，STLFwillbecomemoreimportance．Sincetheregionalpowergridconstructionisdifferent，eachreg

6、ionalloadhastheircharacteristics．Thispaperstudiestheloadcharacteristicsandfuturetrendsofanappointedregionandanalyzesthemultiplefactorswhichaffectloadchanges．Bycomparingtherelationshipbetweenelectricloadandmeteorologicalfactors，basisisprovidedfortheforeca

7、stingmodelestablishment，andthef．oundationwaslaidforachievingforecast．Intheprocessofbuildingmodels，theevidencetheorywasappliedtochoosesimilardaysinshort—termloadforecasting．Byusingthespecialityoftheevidencetheorythatjudgeandreasonafterformaluncertainknowl

8、edgeofobjectiveproblemsfromtheuncertainreasoningperspective，similardaysarequantitativlystudiedandselected．AtthesametimethepaperproposedalIlcombinationalforecastingmodelwithalterablevaluebasedonsimilardays．Inthemodel，weight