胡洋海开题报告 模版

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毕业设计（论文）开题报告题目灰色模型在电力系统负荷预测中的应用学生姓名胡洋海学号2006136129专业电气工程及自动化班级20061096指导教师吉培荣老师评阅教师吉培荣老师完成日期2009年12月27日 灰色模型在电力系统负荷预测中的应用学生：胡洋海指导教师：吉培荣（三峡大学电气信息学院）1课题来源本课题为灰色模型在电力系统负荷预测中的应用，可用于电力系统负荷预报，它来源于工程实际中。2研究的目的和意义2.1主要目的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。2.2重要意义电力系统的作用是对各类用户尽可能性提供可靠性高和质量良好的电能。负荷需求的大小，无论是对电力系统规划设计还是运行研究，都是非常重要的因素。对未来负荷的变化有一个事先的预测，是电力系统发展和运行研究的重要课题。电能的特点就是要求系统发电应该随时都和系统负荷的变化保持动态平衡，否则，轻则会影响供用电的质量，重则会危及系统的安全与稳定，所以负荷预测是保证系统可靠供电、经济运行的前提，负荷预测也是电力系统规划的依据。 随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高，社会对电力的需求量越来越大。为了满足日益增大的电力需求量，必须不断扩大电力系统的规模。由于电力工业的发展需要巨大的投资和一次能源，而且对国民经济其它部门有巨大的影响，合理的电力系统规划不仅可以获得巨大的经济效益，也能获得巨大的社会效益。相反，电力系统规划的失误会给国家建设带来不可弥补的损失。所以对电力规划进行分析研究，以求得最大限度提高规划质量，具有重大的意义，而实现这一目标的第一步就是作好电力负荷预测。电力负荷预测的准确程度直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。准确的电力负荷预测，是电力企业电网管理现代化、科学化提供依据，电力系统负荷预测对电力系统控制、运行起着十分重要的作用，也是电网规划的前提与基础。准确可靠的负荷预测能保证电力系统运行的安全性，又可提高电力运行的经济性。3国内外的研究现状和发展趋势3.1研究现状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。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。目前中长期电力负荷预测的方法又可分为1)经典技术，包括单耗法、弹性系数法负荷密度法、人均电量指标换算法、分部门法；2)传统预测技术，包括时间序列法、相关分析法、回归分析法、趋势外推法；3)现代预测技术，包括基于动力学的预测方法、模糊预测法、灰色预测法、专家系统法、人工神经网络法、概率预测法以及组合预测方法等等。3.2发展趋势负荷预测主要需要考虑社会经济的发展、人口总量的变化和地理气候的变迁。这些因素与各种社会、政策因素有着较紧密的联系，具有一定的不可预料性。中长期负荷预测的研究已有很长历史，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。 现代预测方法是随着人工智能的发展而兴起的，它结合了人工智能领域里的模糊数学、神经网络、专家系统等学科的研究成果。这些方法主要分为四大类：(1)数理统计法；(2)模糊数学法；(3)神经网络法；(4)智能系统法。4研究的主要内容及设计成果的应用价值4.1主要内容(1)基础资料的分析经过搜集的基础资料整理后，要对基础资料进行分析。第一可通过数据的动态折线图或散点图，观察资料变动的轨迹，研究它们是否正常，不正常时原因何在：第二查明异常值后，采用合理的数学方法加以处理，尽可能保持历史数据反映的实际情况而进行负荷分析，找出其变化规律。在对大量的资料进行了全面分析之后，选择其中有代表性的、真实程度和可用程度高的有关资料作为预测的基础资料。对资料中的异常数据进行分析，做出取舍或修正。(2)预测模型的选择根据所确定的预测内容，对预测对象进行客观、详细的分析，根据历史数据的发展情况，并考虑本地区实际情况和资料的可利用程度，选择建立合理的数学模型。(3)模型参数的辨识预测模型一旦建立，即可根据实际数据求取预测模型的参数。(4)应用模型预测根据求取的模型参数，应用该模型对未来时段的负荷进行预测。(5)预测结果评价对预测结果的可信度进行比较和综合分析，通过预测人的经验判断预测结果是否合理，对结果进行适当修正，得到最终的预测结果。(6)准备负荷预测在负荷预测报告完成后，要根据主客观条件的变化及预测应用的反馈信息进行检验，并通过积累资料，为下一个年度的负荷预测做好准备工作。4.3应用价值(1)电力系统经济运行方面 电力负荷预测，是发电厂制定发电计划和报价的重要理据，是供电局制定购电计划的重要依据，同时，也是输电公司制定发电计划、安全经济地运行的重要保证。(2)定制实时电价方面电力市场现正走向竞争和开放，电价则逐渐成为电力市场的杠杆和核心。而短期电力负荷预测是电价制定的基础依据。因此，企业要保证其电价的竞争力同时，应尽量地提高盈利水平，那么，就必须取得保证精度的负荷预测值定出合理的电价。(3)用户用电方面由于电力负荷具有随机性，加上不断变化的电能供需情况，供电成本也随之波动。不同用户，不同时期的用电，供电成本都不一样。而电力市场条件下，企业需要引导用户合理用电，具体措施就是用分时电价鼓励用户错峰用电。电力负荷预测结果，可以供用户参考负荷峰值和谷值出现的时间，以便配合合理用电的安排。而且，用户选择低价的时期用电，能一定程度上解决电费。(4)转运业务方面电力市场中，电网的一个基本功能就是转运业务。转运业务是电力市场公平竞争的必要条件，它能给电网带来巨大的效益。电网可以在提供转运业务时，根据短期负荷预测的数据以及各发电机的运行系数，制定发电计划和调度计划。精确的负荷预测则可以有效地促进发电、输电、用电三方的协调。5)合同电量分配方面对于初级的发电市场，电量是需要统一竞价的，只在电费结算时考虑合同电量，按照差价合约结算。由于电费结算按时段进行，需按短期负荷预测曲线将日合同电量分到各时段，因此，不准确的短期负荷预测会导致违约，甚至造成电量供应不足等问题。5工作的主要阶段、进度2009年秋季学期：（1）第9周前接受毕业设计任务书，学习毕业设计（论文）要求及有关规定。 （2）第9~20周阅读指定的参考资料及文献（包括5-10万个印刷符号外文资料），基本完成开题报告、外文翻译等任务。（3）第21周上交开题报告、外文翻译，指导教师批阅。2010年春季学期：（4）第1-12周完成编程和计算，准备毕业设计初稿。（5）第13周完成毕业设计初稿。（5）第14周完成毕业设计，全部成果交指导老师批阅。（5）第15周毕业答辩。6最终目标及完成时间完成“灰色模型在电力系统负荷预测中的应用的”的论文设计，达到评审老师要求的目标。完成时间：第15周。7现有条件及必须采取的措施现有VisualC++软件和Matlab6.5软件，和校内计算机和图书馆等相关设备，可以完成“灰色模型在电力系统负荷预测中的应用”的研究与设计。在设计中必须采取C语言或Matlab语言编程并且进行仿真的措施。8协助单位及要解决的主要问题本课题完成应解决灰色预测模型选择、灰色预测模型建立、和灰色模型分析等技术问题，同时，需要得到三峡大学电气信息学院相关单位的大力支持和帮助。 参考文献［1］期刊论文王婷,郭锐.基于灰色理论的洛阳市负荷预测-沿海企业与科技2007(12)［2］学位论文赵君有.基于灰色理论的中长期电力负荷的预测2007［3］期刊论文张博.魏智军基于模糊神经网络与灰色理论的负荷预测方法-内蒙古电力技术2008,26(1)［4］期刊论文高明，李芳竹，梁杰.基于灰色理论的中长期负荷预测-吉林电力2008,36(4)［5］期刊论文韩肖重.灰色理论在中长期负荷预测中的应用-科技情报开发与经济2006,16(4)［6］期刊论文李芳.灰色理论在负荷预测中的应用-硅谷2008(1)［7］期刊论文陈勃，蒋劲，郭涌涛，邓武军.基于灰色理论的电力负荷预测模型及其应用的研究-四川电力技术2006,29(3)［8］期刊论文李伟，牛东晓.基于灰色神经网络的短期电力负荷预测分析-科技和产业2008,8(10)［9］期刊论文霍利民，范新桥，黄丽华，刘伟娜，朱永利.基于基因表达式程序设计及误差循环补偿的电力系统短期负荷预测-中国电机工程学报2008,28(28)［10］期刊论文刘凌川，段登伟，邓华.影响电力负荷避峰的关联因素分析-四川电力技术2009,32(1)［11］期刊论文戴华,周龙.基于灰色系统理论的电力负荷预测-武汉工业学院学报2008,27(4)［12］学位论文李小婧.中长期电力负荷预测研究及软件开发2008［13］阮仁俊,刘天琪,吴安平.基于SCGM(1,1)的三种负荷预测模型及其组合[期刊论文]-南方电网技术2009(3)［14］陈志强,闫玉静.基于残差灰色预测模型的用电量预测[期刊论文]-工业技术经济2009(5)［15］李颖峰.改进灰色模型在电力负荷预测中的应用[期刊论文]-电网与清洁能源2009(3)［16］王培光,李扬,宗晓萍.一种基于支持向量机与灰色的组合预测新方法[期刊论文]-河北省科学院学报2008(4)［17］刘鑫,徐世英.基于组合预测模型的西藏人口分析[期刊论文]-中央民族大学学报(自然科学版)2008(3)［18］李颖峰.基于灰色模型的电力负荷短期预测[期刊论文]-广东电力2008(7)［19］李学保.基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用[期刊论文]-中国科技财富2009(18)［20］学位论文翁筱翀.大连市电力负荷预测研究2008［21］赵鹏程,闫玉静.灰色预测技术在年售电量预测中的应用[期刊论文]-黑龙江科技信息2009(30)［22］陈志强,闫玉静.基于残差灰色预测模型的用电量预测[期刊论文]-工业技术经济2009(5)［23］肖建华,刘滨涛,姜彬.区域电网年最大负荷概率预测[期刊论文]-吉林电力2008(6)