电力负荷预测论文开题报告
电力负荷预测论文开题报告篇一：电气工程硕士论文开题报告
材料二
xx大学研究生毕业（学位）论文开题报告
一、文献综述
二、选题背景及意义
三、研究的主要内容
四、工作的重点与难点，拟采取的解决方案
五、论文工作量及进度
六、论文预期成果及创新点
七、完成论文拟阅读的主要文献
篇二：开题报告-BP网络电力系统
毕业设计（论文）材料之二（2）
安徽工程大学机电学院
本科毕业设计(论文)开题报告
题目：基于改进BP网络的短期电力负荷预测系统设计
√实验研究□论文□课题类型：设计□学生姓名：郝义军
学号：3072105334
专业班级：自动化2073
教学单位：电气工程学院
指导教师：魏安静
开题时间： XX年3月1日
XX年 3 月1日
开题报告内容与要求
一、毕业设计（论文）内容及研究意义（价值）
设计内容：
1. 了解能量管理系统（EMS）的相关知识，确定预测目标、收集与整理资料。
2. 对电力系统短期负荷预测进行较为系统的研究。
3. 分析资料，比较并确定短期负荷预测方法。
4. 用MATLAB工具箱建立短期负荷预测模型。
5. 对短期负荷预测进行仿真研究。
6. 进行预测分析并完成论文。
研究意义：
20世纪80年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。电力系统发展到今天，已成为国民经济建设和人民生活中必不可少的重要环节。电力系统的作用是对各类用户尽可能经济地提供可靠持续并且具有良好质量的电能。用电力系统部门术语来说，就是要可靠、安全、经济地供电，满足负荷的要求。电能供应的中断、减少和低劣都将影响国民经济的各个部门。甚至造成严重的后果。负荷的大小与特征，无论是对于电力系统规划或者运行研究而言，都是极为重要的因素。所以，对负荷的变化和特点，有一个事先的估计，是电力系统规划与运行研究的重要内容。电力系统负荷预测理论就是因此而发展起来的，尤其在形成电力交易市场的过程中，负荷预测的研究更具有及其重要的意义。
电能的特点之一是不能大量储存，即电能的生产、输送、分配、消费是同时进行的，所以系统内的可用发电容量，在正常运行条件下，应当在任何时候都能满足系统内负荷的要求。若发电容量不够，则应当采取必要的措施，来
增加发电机组或从邻网输入必要的功率；反之，若发电量过
剩，则也应当采取必要的措施，如有选择地停机（如计划检修）或向邻网输出多余的功率。因此，对未来本电网内负荷变化的趋势与特点的预测，是一个电网调度部门和规划设计部门所必须具有的基本信息之一。电力系统负荷预测可以分为长期的、中期的与短期的。长期与中期之间没有确切的分界线。一般来说，长期预测可达30年，而中期预测通常为几年、几个月，短期预测则是指几天、几小时甚至更短。短期负荷预测是对系统近期未来负荷曲线提出预告，根据预测的结果以便对发电计划、检修计划以及机组起停计划等做出安全、经济的安排，因而它是经济安全调度的基础。总之，为了实现按天、按小时地安排发电和供电计划，就必须以未来24小时甚至更短时期内的负荷要求，进行切实可行的预测工作，这将有助于提高电力系统运行的经济性和安全性。电力负荷预测在实时控制和保证电力系统经济、安全和可靠运行方面起着重要作用，它已成为电力系统中现代能量管理系统的一个主要组成部分，尤其是短期电力负荷预测对系统运行和生产消费具有非常大的意义。而近几年，我国南方一直处于“电荒”被动情况，为了更好地利用电能，必须做好电力负荷的短期预测工作。但是负荷预测的误差将导致运行和生产的费用剧增，因此，精确地预测就成了电力工作者和其他科技人员致力解决的问题。负荷预测对电力系统控制、运行和规划都有重要意义。短期负荷预测是电力系统安全经
济运行的前提，在电力系统发展日趋复杂的今天，传统的负荷预测技术越来越难以满足电力部门负荷预测精度要求，应用智能算法进行电力系统的短期负荷
预测，提高负荷预测的精度和稳定性，具有十分重要的意义。
二、毕业设计（论文）研究现状和发展趋势（文献综述）
负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据，建立科学有效的预测模型，采用有效的算法，以历史数据为基础，进行大量试验性研究，总结经验，不断修正模型和算法，以真正反映负荷变化规律。短期负荷预测主要是针对几个星期、几天乃至几个小时的电力负荷，提供科学、准确的预测，为制定供电计划提供可靠的依据，从而使电力系统在安全。经济、最优的条件下运行，向用户提供安全、可靠和高质量的电力。最近几年，负荷预测的研究不断深入发展，一些负荷预测方法，如灰色系统建模预测法等，已应用于实际；模糊控制是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论，使其进行确定性的工作，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制。模糊系统不管其是如何进行计算的，从输入输出的角度讲它是一个非线性函数。模糊系统对于任意一个非线性连续函数，就是找出一类隶属函数，一种推理规则，一个
解模糊方法，使得设计出的模糊系统能够任意逼近这个非线性函数。而电力系统负荷变化受多方面影响，一方面，负荷变化存在着未知和不确定因素引起的波动；另一方面，又有周期变化的规律性，这使得负荷曲线具有相似性。同时，又由于受天气、节假日等特殊情况的影响，又使负荷变化出差异，呈现强烈的非线性特征。而神经网络具有较强的非线性映射特性，我们就可考虑用神经网络去设计电力负荷预测。神经网络负荷预测是近几年比较热门的研究方向。
随着电力市场的发展，负荷预测的重要性日益显现，并且对负荷预测精度的要求越来越高。传统的预测方法比较成熟，预测结果具有一定的参考价值，但要进一步提高预测精度，就需要对传统方法进行一些改进，同时随着现代科学技术的不断进步，理论研究的逐步深入，以灰色理论、专家系统理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的出现，也为负荷预测的飞速发展提供了坚实的理论依据和数学基础。相信负荷预测的理论会越来越成熟，预测的精度越来越高。
三、毕业设计（论文）研究方案及工作计划（含工作重点与难点及拟采用的途径）
设计重点和难点：
１．建立基于改进型ＢＰ神经网络的短期电力负荷预测系统的仿真模型。２．MTLAB仿真程序的编写。
拟采用的途径：
利用预测时刻以前的历史负荷数据，用几种不同的方法做预预测，可以预测该时刻以前的电力负荷，使用昨天及以前的历史负荷数据，做今天预测时刻后的全日未知负荷的预测。采用人工神经网络算法进行电力系统短期负荷预测系统的建立，由于利用了预测时刻以前的最新的负荷信息，因此，用这种方法大大提高了负荷预测的精度。
设计（论文）进度计划：
第1周：接收毕业设计任务书，了解设计内容。
第 2周：系统学习BP神经网络、电力负荷预测的相关知识
第 3周：查阅相关的资料（包括图书馆查阅和网上检索），熟悉毕业设计题目，
并且整理消化所查阅资料，写开题报告和计划进度表。
第 4~5周：学习MATLAB相关知识。
第 6~8周：学习并建立基于改进型ＢＰ神经网络的短期电力负荷预测系统。第9~11周：用MTLAB工具箱建立短期电力负荷预测的仿真模型。
第12~13周：对模型进行仿真调试并进行预测结果分析。
第14周：根据论文撰写规范，写出论文框架。并以前期所做的成果为依据，撰
写论文。
第15周：撰写论文。
第16周：根据老师指导，改善不足之处，完善论文。
第17周：完成论文。
第18周：查阅资料，找出知识点，准备答辩。
四、主要参考文献（不少于10篇，期刊类文献不少于7篇，应有一定数量的外文文献，至少附一篇引用的外文文献（3个页面以上）及其译文）
[1] 飞思科技产品研发中心, 神经网络理论与MATLAB7实现[M]. 北京：电子工
业出版社，XX
[2] 闻新，周露，李翔，张宝伟.MATLAB神经网络仿真与应用[M]. 北京：科学出版社，XX
[3] 程其云,孙才新,张晓星等.以神经网络与模糊逻辑互补的电力系统短期负荷预测模型及方法[J].电工技术学报,XX,19(10):53-58.
[4] 刘斌，赵亮翟，振杰. 优化的GM（1，1）模型及适用范围［J］. 南京：南京航空航天大学学报.XX,35（4）：451—454
[5] 沈继红，赵希人.利用最小二乘法改进. GM（2，1）模型[J]. 哈尔滨：哈尔滨工程大学学报，XX,22（4）.64—66
[6] 阮沈勇.MATLAB程序[M]. 北京：电子工业出版社，XX
[7] 青志文，沈新祥，刘明清等.地区电网短期负荷预测系统的研究与开发〔J」.
湖南电力，XX，21(3):1一4.
[8] Shi B,Li Y X,Yu X H,et al.A modified particle swartn optimization and
radial basis function neural network hybrid algorithm model and its appiication[C]XX WRI Global Congress on Intelligent Systems(GCIS XX),XX,1:134-138.
[9] 苏高利，邓芳萍．论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J]．科技
通报，XX，19(2)：130—135．
[10] 陈敏,刘君.BP 网络的改进及其应用[J] ．湖南文理学院学报:自然科学版,
XX,17(2):68-70。
[11] 王波,王灿林,梁国强.基于粒子群寻优的D-S算法[J].传感器与微系
统,XX,26(1):84-86.
Foreign information：
Modified Back—Propagation Neural Networks and
it’s Application Research on Prediction Problems liu le
Prediction is the premise of plan-making，pr0Viding a basis for decision—making．Study on prediction is a key activity for human survival and development．As the most accurate and scientific method to describe uncertain lings，quantitative prediction，based on statistical data，employs statistical methods，mathematical models and algorithms to carry out determination for scales，trends，Speeds，etc．of things
in future development．Quantitative prediction with great advantages of objective，refinement and standardization，plays a vital rule in human civilization advance，economic and social development，disease and disaster prevention，exploration unknown world and so forth．
Back—Propagation neural network，which adjust connection weights in accordance with error gradient descent rule，is one of multilayer feed—forward neural networks．As an important tool on prediction research，BP neural network is capable of nonlinear mapping, self-organizing，error feedback adjustment，generalization and fault tolerance，and thus its application field is broad and wide．However inherent defects of basic BP neural network，such as being trapped at local minimum easily，long training time，slow convergence depending on parameters excessively and
so on，seriously affect its application effect．Modified BP networks aiming at the defects mentioned above are usually preferred choices among
neural networks to solve real—world prediction problems，as in comparison with basic BP network，modified BP networks have higher training efficiency and sample fitting rate，which Correspond to prediction efficiency and accuracy in prediction problems．On the basis of proposing two innovative improved Back-Propagation neural networks，this paper is devoted to study hybrid quantitative prediction models and methods with modified BP neural networks as me main tool，and focus on solving rainfall prediction problem and population prediction problem effectively．The specific work of this paper is illustrated as follows：1．The emergence，principle，algorithm description，advantages and disadvantages of BP neural network were summed up and generalized．In addition，an overview of many modified methods aiming at basic BP algorithm’s shortcomings was given，which laid a solid foundation for BP neural network’s applications in quantitative prediction research．On me basis of analyzing and recalling overview of prediction research and quantitative prediction research，regression
prediction belonging to causal relationship prediction and moving average prediction exponential smoothing prediction，w11ich are two typical time-series prediction methods，were discussed．
2．Two innovative modified methods of BP network were put forward．Modified BP network with guarantee factor (GF-MBP) carried out sub-treatment to derivative function of sigmoid function by introducing guarantee factor，which theoretically ensured sufficient weight adjustment．Experimental results of GF-MBP for three benchmark problems showed that when guarantee factor was approximately equal to O．9，GF —MBP network outperformed BP network with momentum in training convergence and success rate．Modified BP network based on second order momentum (SOM-MBP) took auxiliary rule of enhancing(weakening) weight change scope with second order momentum into account on the basis of exerting advantages of first order momentum，discussed the quantitative relation between First and Second order Momentum Factor，and borrowed ideas from the successful experience of Vogl algorithm which adjusted weight change range dynamically．Experimental
results of SOM-MBP for three benchmark problems indicated that SOM-MBP network had fast convergence and strong power of
篇三：智能算法在电网负荷预测中的应用研究开题报告毕业设计（论文）材料之二（2）
本科毕业设计(论文)开题报告
题目：智能算法在电网负荷预测
中的应用研究√实验研究□论文□课题类型：设计□
学生姓名：
学号：
专业班级：
教学单位：
指导教师：王世芳（讲师）
开题时间：
XX 年 3月10日
一、本课题的研究意义、研究现状和发展趋势
1、课题的研究意义
近十多年来，随着国民经济的不断快速发展，我国电力系统也随之面临着越来越大的挑战。电力系统的发展关系到国民经济命脉，它为社会发展提供能源保障，我们在对电力系统发展规划的时候，要充分考虑社会发展对电力负荷的需求，要依据国民经济发展趋势，做好电力系统的未来发展的规划与布局。电力系统还要考虑各方面的经济因素，要以最大的性价比为社会为用户提供经济安全的电能。电力工业不同于一般的工业生产，鉴于电能的特殊性，它必须“按需而产”，因为它不能大量的存储，电力的生产和消费必须在同一瞬间进行，这就要求发电系统要随时根据电力系统负荷变化的趋势来及时调整自己的发电量以求达到用电与发电两者之间的动态平衡，不然就会给用户用电造成影响，给用户带来不便，严重的还会危及到电力系统的安全与电力系统的稳定，给电力公司造成巨大的经济财产损失。
社会的生产发展和民众需求促进了预测技术的发展。预测工作一般是根据前人的经验或历史数据以及人们现在所掌握的信息资料，运用科学的知识方法手段，总结概况出所预测的对象未来将要发生的情况或者变化趋势。科学的对未来做出预测，不仅仅能够提供给人们带来未来的信息，还能给人们提供有利的规划决策以供将来参考。近几十年来，伴
随着世界经济、产业格局的不断发展变化，能源资源消耗也越来越大，一些能源愈用愈少，人们也逐渐意识到要发展不能仅仅只着眼于现在，还要根据实际情况出发，制定出可持续的适合人类社会发展的计划，这就需要依靠预测技术有效地对现有资源进行分析，做好优化配置，才能在未来的发展中立于不败之地。伴随着预测理论、方法不断完善丰富以及计算机技术、人工智能技术等的发展，目前很多预测领域取得了长足的发展，预测结果越来越准确，预测模型越来越完善，在很多领域的预测己经达到了相当惊人的预测精度。某些领域预测的精度甚至己经达到了很高的水平。电力系统领域的负荷预测的研究从二十世纪八十年代后才有了较大的发展，虽然起步比较晚，但是发展很快，目前血多高校都开设了负荷预测专业方向，对负荷预测的发展起到了很大的推广促进作用。
电力负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一。在进行电力负荷预测之前我们先要获取到大量的历史数据和调查资料，根据掌握到的这些资料和数据我们要对其进行归纳和分析，要充分考虑用电负荷的现状及未来的发展趋势，综合考虑自然条件以及社会发展对负荷的影响因素，全面结合电力系统的运行特征、增容规划等因子，站在高屋建领的角度对整个电力系统的负荷调度、转移、生产、消费进行全方面的考虑，提出一个数学模型来建立起未来负荷与
现有的历史数据及资料之间的关系，并且要求数学模型预测出来的负荷值能达到一定精度，这才是科学的电力负荷预测的目标。由前面的内容我们知道电力系统有它的特殊性，它不能长时间存储大量的电能，因此负荷预测成为了电力系统调度运营部门的重要工作，电力系统调度运营部门在制定发电计划和调度方案的时候要根据电力负荷预测的结果作为基本参考，在准确的预测的基础上，对电力网络内部电能实时进行调度，从而合理地安排电网内部发电机组的启停，减少不必要的旋转储备容量和机组启停次数，减轻电能存储的任务，降低电能浪费所带来的损失，提高电能的便用率，保持电网还仃的安全性和稳足性，保障于电力公司的经疥效益。电力公司在制定未来的电网规划时也将以电力负荷预测结果为基本参考依据，根据未来负荷的增长趋势，考虑是否增加新的发电机组、新增发电机组的容量大小、负荷过重母线是否进行负荷转移等等，这些都直接或间接的影响着电网的整体规划和未来发展，可以说，负荷预测决定着一个电网的发展布局，对整个电网来说，负荷预测都是非常重要的一项工作。
2、研究现状
从二十世纪六十年代开始，世界经济快速发展的国家的电力需求也在不断增长，电力负荷预测也随之慢慢被人们
重视起来。最初的电力负荷预测大部分仅仅是依靠人工主观的经验来进行预测，后来随着数学理论的不断发展和计算机科学技术的兴起，人们逐渐开始采用各种数学理论结合计算机技术来进行负荷预测。比如常见的时间序列法、回归分析法等都是从经济领域借用过来的，而到了上个世纪90年代，负荷预测专家人员开始采用一些新的方法，比如:数学模型法，统计学方法。后来由于人工智能以及数据挖掘技术的兴起，人们意识到采用普通的线性模型是不能完全解决负荷预测的，因为负荷变化受到各种因素的影响，这些因素带来的影响往往是非线性的，于是乎，基于人工智能的神经网络负荷预测方法、小波分析、数据挖掘技术等先进理论被引入到负荷预测领域。目前，主要的电力负荷预测技术主要分为两类:基于参数模型的方法和基于非参数模型的方法。其中，基于参数模型的方法主要是建立基于负荷的统计模型或数学模型，通过分析负荷数据和负荷影响因素两者之间的关系来进行负荷预测，常见的基于参数模型的方法主要有时间序列模型、回归分析模型、趋势外推模型等方法。但是我们知道电力负荷预测受到季节，气温，降雨等因素影响，具有非线性、不确定性和时变性，不能完全通过直接的数学公式来表达，即便能够相应的模型，也存在着诸如计算复杂，难于实现等问题。而基于非参数模型方法则克服了这些弱点，它不必通过复杂的来进行建模，也
不必事先了解模型结构和参数，完全能够适应具有非线性、不确定性和时变性的电力负荷预测。基于非参数模型的方法大部分都是建立在高级数学理论基础之上，比如小波分析法、模糊逻辑、灰色系统法和人工神经网络理论等等方法，这些方法考虑了电力负荷预测的各方面影响因素，不是简单了建立负荷现在与未来的一种线性关系，而是更多的考虑了他们的非线性关系，通过对原始数据的拟合逼近，找出他们之间的规律，因而相较于传统的方法，他们更具优越性，预测结果相比来说也更精确。
从我们能够查阅的资料情况来看，目前国内外对负荷预测的研究都很多，范围也很广泛，只不过国外由于他们的经济发展己趋于平稳阶段，其用电负荷相对来说以及趋于平缓变化趋势，故而国外对短期预测的研究较多，而对中长期负荷预测的研究则比较少，而国内由于经济发展水平迅猛，各地都在大搞经济建设，又由于我们地域辽阔，各地的气候变化相差很大，因此我国在短期电力负荷和长期电力负荷的研究中一直都是坚持两手抓的原则，既考虑了短期电力负荷中影响因素的影响，又考虑了长期负荷预测对电网长远规划布局的作用。中长期负荷预测的区间比短期负荷预测预测的时间更长，是电网规划中的基础性工作，在国外 Ghiassi等人提出了基于改进型的神经网络方法，并应用在实际中，取得了很好的效果。Al-Hamadi和Soliman等人
根据印度的地域特点提出了时间序列方法，尝试将每天的负荷和每年的负荷之间进行一定程度上的关联，从而来预测长期负荷需求。 Niu等提出了微粒群优化算法用来修正原始数据。另外模糊理论集也被应用在处理同一时刻、不同地域据的负荷预测。短期负荷预测研究中广泛使用的神
经网络方法由于其具有非线性建模的好处，也经常应用在中长期负荷预测之中。 Farahat尝试将模糊论和神经网络结合来进行长期工业用电负荷预测。Otavio巧妙的利用两个自组织映射网络组成的神经元和由一个具有单层感知器的神经网络相结合进行长期负荷预测，以预测未来两年中每月或者每周的负荷峰值，取得了很好的效果。EL-Ela等人在前人的基础上改进了人工神经网络方法，提出了一种误差反方向传播算法，并应用到了埃及电力网络的长期负荷预测中。专家系统方法被Kandiletal等人应用到了长期负荷预测中。
可查阅的资料文献来看，我国于1998年开始电力工业市场改革，几乎每个电力区网的负荷预测技术都有重大进展，建立起了大批负荷预测子系统。其中，比较典型的有福建省的电力需求预测程序，山东省的基于线性外推和神经网络相结合的方法，长沙电力学院和广西电网调度中心联合开发的适用于广西省电网的短期电力负荷预测应用软件。湖南郴电国际发展股份有限公司开发基于BP神经网络算法
电力系统负荷预测
摘要 负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟 方法，分析了负荷预测问题的各种解决方案，并指出未来的主要研 究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外的经验，对我国 开展电力系统负荷预测工作提出了一些建议。 关键词：电力系统；负荷预测；模型；参数辨识 第一章引言 负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力 需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预 测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。 负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。 第二章负荷预测的方法及特点 电力系统负荷预测的原理 通常来说预测电力系统负荷最直接最有效的方法是建立一个负 荷模型，该模型有两层含义：一是负荷的时空特性，二是负荷电压和频率特性。对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布，负荷的分布也会不同。这种负荷模型往往是比较复杂的，研究人员通常是采用负荷时间曲线来描述这种特性。这样负荷曲线以时间为依据，就可以分为日负荷、周负荷、季负荷以及年负荷；如果换成以时空角度为划分依据，则此曲钱又可分为系统、节点和用户三种负荷曲线；若按照负荷的性质来分，负荷曲线又可以分为工业、农业、市政以及生活负荷等。 在一般的安全运行的过程中，负荷模型指的就是未来时空特性，因此也可以将此作为负荷预测模型。通常负荷预测模型包含的内容是非常广泛的，在运行的过程中不仅能进行短期或者实时的负荷预测，还能在规划电力系统时做长期的预测。负荷的预测通常采用的是概率统计，有效地分析工具即为时间序列分析，由于是预测未来的负荷，所以会存在或多或少误差。对于未来负荷预测误差所产生的原因主要是一些不确定的因素与负荷变化的规律不一致，如某些自然灾害可能会导致停电，这样负荷曲线就会在事故时段出现一些突变。此时就不能依靠负荷预测模型所得出得结果了，因为有人的干预。但是也不能因为有不确定因素的存在就全盘否定负荷预测模型计算得出的结果，大多数情况下还是比较准确的。
电力负荷预测论文开题报告
电力负荷预测论文开题报告篇一：电气工程硕士论文开题报告 材料二 xx大学研究生毕业（学位）论文开题报告 一、文献综述 二、选题背景及意义 三、研究的主要内容 四、工作的重点与难点，拟采取的解决方案 五、论文工作量及进度 六、论文预期成果及创新点 七、完成论文拟阅读的主要文献 篇二：开题报告-BP网络电力系统 毕业设计（论文）材料之二（2） 安徽工程大学机电学院 本科毕业设计(论文)开题报告 题目：基于改进BP网络的短期电力负荷预测系统设计
√实验研究□论文□课题类型：设计□学生姓名：郝义军 学号：3072105334 专业班级：自动化2073 教学单位：电气工程学院 指导教师：魏安静 开题时间： XX年3月1日 XX年 3 月1日 开题报告内容与要求 一、毕业设计（论文）内容及研究意义（价值） 设计内容： 1. 了解能量管理系统（EMS）的相关知识，确定预测目标、收集与整理资料。 2. 对电力系统短期负荷预测进行较为系统的研究。 3. 分析资料，比较并确定短期负荷预测方法。 4. 用MATLAB工具箱建立短期负荷预测模型。 5. 对短期负荷预测进行仿真研究。
6. 进行预测分析并完成论文。 研究意义： 20世纪80年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。电力系统发展到今天，已成为国民经济建设和人民生活中必不可少的重要环节。电力系统的作用是对各类用户尽可能经济地提供可靠持续并且具有良好质量的电能。用电力系统部门术语来说，就是要可靠、安全、经济地供电，满足负荷的要求。电能供应的中断、减少和低劣都将影响国民经济的各个部门。甚至造成严重的后果。负荷的大小与特征，无论是对于电力系统规划或者运行研究而言，都是极为重要的因素。所以，对负荷的变化和特点，有一个事先的估计，是电力系统规划与运行研究的重要内容。电力系统负荷预测理论就是因此而发展起来的，尤其在形成电力交易市场的过程中，负荷预测的研究更具有及其重要的意义。 电能的特点之一是不能大量储存，即电能的生产、输送、分配、消费是同时进行的，所以系统内的可用发电容量，在正常运行条件下，应当在任何时候都能满足系统内负荷的要求。若发电容量不够，则应当采取必要的措施，来 增加发电机组或从邻网输入必要的功率；反之，若发电量过
电力系统负荷预测的综合模型
电力系统负荷预测重要的组成部分就是序列量，其中序列量包含最大负荷数值以及电量数值等成分，当前得到社会各界广泛认可的是采用多样性的方法完成序列量的预测。首先要设定具体的条件，然后在该条件下进行一定的假定，然后通过单一的方法对包含的多个不确定因素进行分析，由于采用的方法较为单一，因此最后得到的参数与理想数值存在较大差别，因此需要进行修正，通常采用的是多种方法进行预测分析。实验过程中，采用不同的研究方法得到的分析结果也是不同的，各个数据之间具有较大的差异[32]，那种预测结果最为接近真实情况，与预测人员的经验以及日常积累的常识等存在密切联系，此外还要综合考虑国家各项能源政策以及产业结构之间的关系，根据当地的经济发展状况，使用综合方法，对相关的数据进行分析预测，然后完成对比分析，从而得到最终的参数。还有一种常用的负荷预测模型是加权处理，使用多种方法完成历史序列等数据的分析和预测，通过一定的方式完成权重的设置，最后对获得的数据进行综合判断出来，得到最终分析数据。 首先，针对使用到的序列预测方法，做如下定义： 定义1：有关预测、推理及拟合序列： 当获得某一物理量后，在要求的历史时间段范围内如n t ≤≤1的取值分别为 n x x x ,,,21 对于未知时段N t n ≤≤+1范围内进行预测分析，可以得到如下预测公式： N n t t S f x t 2,1),,(?== 其中，预测模型的参数向量的数值用S 表示，例如当预测模型为线性状态时， 则有：T t b a S t b a t t S f x ],[,),,(?=?+==有 此时可以计算得到各个时段的预测数值大小，分别为N n n x x x x x ?,?,?,,?,?121 +，此时会将序列n x x x ,,,21 称为原始数列，n x x x ?,,?,?21 为原始数列的预测序列，在未来的某个时段得到的相对应的子虚列N n x x ?,?1 +称为原始序列的推理数列。相应 的拟合时段主要指的是时段n t ≤≤1这一段范围，推理时段主要指的是时段N t n ≤≤+1这一段范围。 定义2：拟合残差、方差以及协方差 采用m 种方法对原始数列的数值n x x x ,,,21 进行预测分析，其中的第i 中预 测方法对原始序列的拟合序列为n x x x ?,,?,?21 ，因此能够得到有关拟合残差的数值 大小：
电力负荷预测
中国农业大学毕业设计（论文） 电力负荷的预测 学院（系）： 专业班级： 学生姓名： 指导教师： 学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理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。本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书 2、不保密囗。 （请在以上相应方框内打“√”） 作者签名：年月日 导师签名：年月日
摘要 电力负荷预测是电力系统调度、用电、规划等管理部门的重要工作。短期电 力负荷预测圭要用来预报未来几小时，一天至几天的电力负荷，它是能量管理系 统的重要组成部分，在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。随着电 力企业逐渐走向市场，对短期负荷预测提出了更高的精度要求。 由于电力负荷受政治、气候、以及电力负荷自身状况等多种因素的影响，因 此负荷预测是一项十分复杂的工作。本文首先分析了电力系统负荷的构成，阐述 了国内外短期电力负荷预测的基本方法，并在此基础上对近一年来的负荷 数据进行统计分析，重点介绍了数据预处理的方法、相似目的选取和灰色模型在 短期电力负荷预测中的应用。 关键词：短期负荷预测精度系统设计 Abstract Electrical load forecasting has important function in programming and dispatching department of power system．Short—term load forecasting,which major function is to forecast future power load several hours or several days 1ater,is the main part of the energy management system(EMS)．Meanwhile，It is important to the security and economical operation in modem power systems．Gone with the power Plant walking towards to the power market，load forecasting precision standard has become more and more strict． Because power load is influenced by multiple factors，such as politics，climate，self-status of the power load and so on,short-term load forecasting is a complex employment．Firstly，this paper analyses constitutes of the electrical load，and then introduces the basic method for short—term load forecasting at home and abroad．On the basis of these theories，this analyses load data in nearly one year,and then make emphases On the method of processing the history load data ，the selection of the similar day and the applying of the gray model in short-term load forecasting.At last,this paper shows the designing procedure of the power short-term load forecasting system and then proved the validity of the gray model method. Key words：short-term load forecasting precision system design
电力系统及其自动化专业毕业论文选题参考(158个题目)
电力系统及其自动化专业毕业论文选题参考（158个题目） 变压器故障检测技术--典型故障分析 变压器故障检测技术--介质损耗在线检测 变压器故障检测技术--局部放电在线检测 变压器故障检测技术--绝缘结构及故障诊断技术 变压器故障检测技术--油气色谱监测 变压器故障维修 变压器局部放电在线监测技术研究--油质检测 变压器绝缘老化检测 变压器油色谱在线监测设计 变电气绕阻直流电阻检测 变压器电气二次部分 变压器故障分析和诊断技术 变压器绝缘在线检测系统设计 变压器油温控制 电力变压器故障（局部放电）在线监测技术 电力变压器故障检测技术及油故障检测技术 电力变压器局部放电在线监测技术 电力变压器绝缘在线监测系统软硬件初步设计 电力变压器绝缘在线监测原理及数据处理 电力变压器绕组变形检测技术 电力变压器在线监测系统软硬件初步分析 电力变压器保护设计（20MVA） 电力变压器故障监测技术 电力变压器故障检测技术—绕组变形检测 电力变压器故障在线诊断系统 电力变压器故障在线检测系统设计 电力变压器继电保护（后备保护） 电力变压器继电保护设计（20MVA） 电力变压器继电主保护设计（20MVA） 电力变压器继电主保护设计（31500KVA） 电网调度自动化 调度自动化系统设计 基于门限小波包的负荷预测方法的研究 降低线路损耗的方法及措施 配电网馈线自动化的研究与设计 配电网实施自动化管理系统 汽轮发电机继电保护 XX县电网高度自动化系统初步设计 在社会主义市场经济下电力市场的运行机制探讨 电力系统主电网规划设计 电力小系统高速数据采集及传输通道研究 电流互感器检验项目和试验方法分析
电力系统负荷预测论文
电力系统负荷预测论文 摘要：负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益，负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。该文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。 关键词：电力系统负荷预测电力市场建设规划 1引言 电力系统负荷预测是指从电力负荷自身的变化情况以及经济、气象等因素的影响规律出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，以未来的经济、气象等因素的发展趋势为依据，对电力需求作出预先的估计和推测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小； 电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。 负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。 2负荷预测的方法及特点 2.1单耗法 按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。 2.2趋势外推法 当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y＝f(t)。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。这就是趋势外推法。 应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。 2.3弹性系数法
电力系统负荷预测分类研究
? 109 ? ELECTRONICS WORLD?探索与观察 电力系统负荷预测分类研究 国网鄂州供电公司 杨 英 胡函武 魏 晗 苏 威 电力系统负荷预测是指以准确的调查资料和统计数据为依据，从历史用电情况及现状出发，将社会需求、电网后期规划、自然环境及电力系统特征等诸多因素考虑在内，在保证一定精度的前提下，对未来某时段的负荷用量进行一个相对比较完美和科学的预测。根据负荷预测所表现的特点本文就其分类方法进行了研究和概述。 1.引言 伴随着煤、石油等一次能源的日趋枯竭和近年来各地频繁出现的雾霾现象，人们的节约和环保意识也在不断增强。电力作为推动国民经济快速发展的强大动力，已渗透到各个领域和行业，与人民的日常生活更是密不可分。目前，太阳能和风能等新能源的开发和利用还没有得到普及，火力发电仍然是主要的发电方式。精准的负荷预测不但可以节约化石燃料，还能减少污染物的排放，有助于社会的可持续发展。根据使用性质的不同可将负荷分为四类：民用负荷、农业负荷、商业负荷、及工业负荷，每类负荷因其要求不同呈现出的规律和特征也不尽相同，但是其预测方法互为体系，相互通用。 通常人们根据预测时间的长短不同又将负荷预测分为短期，中期及长期等三大类，短则几分钟，长的可达几个月甚至几年。 2.负荷预测的分类 2.1 长期负荷预测 长期负荷预测用于对未来较长一段时间后的用电量进行预测，以年为单位，一般可达3~5年甚至更长，主要用于电网增容改建等中大型电网规划，其中包括新能源并网、新站投运、高一级电压等级发展等。由于涉及到当地人口数量变化、城市经济发展、自然环境变迁等众多不确定因素的影响，因此长期负荷预测的难度较大。 2.2 中期负荷预测 中期负荷预测相比长期负荷预测周期较短，但也短则数月，长则一年，主要用于机组的检修、燃料计划和交换计划、水库的调度、安排制定长期的运行方式和电网改造扩建计划，另外精确的中期负荷预测对于变电设备的大修计划、发电机组的检修计划、燃料的供应计划、水库的优化调度计划、电力市场交易等环节同样是十分必要的。工程人员利用数个月乃至一年的历史负荷值，将设备停电检修计划、环境影响、气候条件等诸多影响因素考虑在内进行中期负荷预测，从而做出长期电网运行计划。 2.3 短期负荷预测 短期负荷预测周期一般较短，通常是电力调度人员利用近期负荷趋势变化以及往年同期负荷情况对未来一天或一周内的负荷值进行预测。短期负荷预测在确定最优机组组合、减少旋转备用容量、避免安全事故中起着至关重要的作用。由于短期负荷预测具有周期性和连续性的特点，因此呈现出一定的规律性，且波动范围一般不大，主要受气候因素的影响。 3.负荷预测的特点 电力系统负荷预测是通过对其历史负荷数据及现状进行分析总结来对它未来某段时间的发展趋势做出一定程度的推理和猜测，从概率学上来讲负荷预测的结果是一个不确定事件。同时也只有不确定事件才需要人们使用现代的技术手段（如数学方法和人工智能算法等）对未来的用电量进行预测。负荷预测的特征主要有以下几点：3.1 不准确性 事物的发展往往受到多种多样其他因素的影响，而不是简单的重复，因此其真实结果和预测值不会完全重合，总会出现一定程度的偏差，这是事物的随机性所引起的。负荷预测作为一个不确定事件同样也具有随机性的特点，尤其是中长期负荷预测，其影响因素多种多样，比如地区发展、人口增量、环境变迁、气候变化等不确定性因素众多且十分复杂，人们无法精确的推测所有的变化趋势，而像设备年度检修计划、电网工程扩建等却在人们的掌控范围之内。因此诸多不确定性因素和某些确定性因素的组合使得负荷预测的结果在一定程度上呈现出不确定性或不准确性。 一般来说，影响负荷预测的不确定性因素越多越复杂，其预测精度必然越低。因此，人们对于不同类型负荷预测的精度要求也各不相同。其中短期负荷预测的精度要求为小于3%，中期负荷预测的精度误差则一般不超过5%，而长期负荷预测由于自身所受的影响因素较多，其允许误差在15%以内。表1列出了其他几种短期负荷预测的精度要求。 表1 几类短期负荷预测精度要求 Tab.1 Several types of short-term load forecasting accuracy 负荷预测类型精度要求 超短期负荷预测各时段均方差1% 日负荷峰荷的预测均方差2% 日负荷谷荷的预测均方差3% 日负荷预测均方差3% 日负荷预测各时段均方差4% 3.2 条件性 为了尽量减少不确定性因素对事件结果的影响从而提高预测精度，工程人员往往需要针对其中的某些因素做出假设，比如地区人口以某一固定的速率增长，每年同期的环境温湿度保持一致等。这些假设必须建立在研究分析上，再结合各种情况来确定，而不能是毫无依据的凭空捏造。只有经过充分的调查和大量的研究，再加上一定的前提条件才能使预测结果尽可能的接近实际值，并应用于电力调度当中。 3.3 时间性 不同类型的负荷预测对其预测速度要求各不相同，且在一定的区间范围内，比如超短期负荷预测中的安全监视，其预测速度一般不超过五分钟，而短期负荷预测的预测速度则要求在十分钟以内，另外日负荷预测时差通常小于十五分钟，日负荷谷荷预测时差最多为三十分钟。 3.4 多方案性 短期负荷预测具有一定的连续性和波动性，而中长期负荷预测由于受到各种不确定性因素的影响呈现出不准确性和条件性，因此需要根据各种不同条件对负荷值未来发展趋势的影响进行分别预测，从而得到各种不同情况下的负荷预测方案。 4.结语 由于电能在发、输、变、配、用等五大环节是瞬时完成的，且电能不能进行大规模储存，因此通过负荷预测来保持电力系统的供需平衡是十分必要的。研究了电力系统负荷预测的特点并根据预测周期的不同将其分为了长期、中期、短期和超短期四大类，方便电力工作者结合自身需求选取相应的预测种类。 作者简介：杨英（1989—），女，硕士研究生，主要研究方向为电力系统过电压及高压绝缘配合。
(完整版)电力负荷预测综述
电力工程信号处理 课程报告 电力负荷预测方法分析 院系：能源与动力工程学院 专业：电力系统及其自动化 指导老师王瑞霞老师 学号： 115108000887 姓名：于杏 日期： 2016.01.17
目录 1. 绪论 (2) 1.1电力负荷预测研究意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 2. 电力负荷预测 (3) 2.1 电力负荷的研究背景 (4) 2.2 电力负荷的构成及特点 (4) 2.3 电力负荷的一般步骤 (4) 2.4 电力负荷预测方法 (5) 2.4.1 回归模型预测法 (5) 2.4.2 时间序列预测方法 (5) 2.4.3 人工神经网络法 (6) 2.4.4 灰色预测法 (6) 2.4.5 专家系统法 (6) 2.4.6 模糊数学法 (7) 2.4.7 小波分析法 (7) 2.5电力负荷预测方法分析与比较 (8) 3．总结 (8) 参考文献 (9)
摘要 电力负荷预测对电力系统规划和运行极其重要。准确的负荷预测是实现规划方案科学性和正确性的保证，也是保证电网可靠供电，优质运行的一项前瞻性工作。 本文先对介绍电力负荷预测的意义和发展概况，然后着重列举了回归模型预测法、模糊数学预测法、小波分析法等七种预测方法，并分别指出了优缺点，在此基础上分析了他们的不同及适用情况。以便于在选择出更为合适的电力预测方法的基础上，得到更为理想的预测结果。 关键词：电力负荷，电力系统，方法 Abstract Power load forecasting of power system planning and operation is extremely important. The accuracy of the load forecasting ensures the planning scheme to be scientific .It is also a prospective work to guarantee the reliability and economic operation of power. This article introduces the meaning and the developing situation of power load forecasting firstly, and then emphatically enumerates seven kinds of forecast methods, such as the regression model prediction method, fuzzy prediction method, the wavelet analysis method，etc. At the end,the article points out the advantages and disadvantages respectively, on the basis of the analysis of their different and applicable conditions. The article is useful in choosing a more appropriate power prediction methd, on the basis of which, better prediction results are obtained. Keywords: power load, the power system,method
电力系统及其自动化专业毕业论文参考选题大全
电力系统及其自动化专业毕业论文参考选题大全(158个) 1、110KVXX(箕山)变电站电气设备在线监测方案 2、110KV变电所电气部分设计 3、110KV变电所电气一次部分初步设计 4、110KV变电站电气一次部分设计 5、110KV变电站综合自动化系统设计 6、110KV常规变电站改无人值班站的技术方案研究 7、110KV电力网规划 8、110KV线路保护在XX(郴电国际)公司的应用 9、110KV线路微机保护设计 10、110KV线路微机保护装置设计 11、220KV变电所电气部分技术设计 12、220KV变电所电气部分设计 13、220KV变电所电气一次部分初步设计 14、220KV变电所电气一次部分主接线设计 15、220KV变电站设计 16、220KV地区变电站设计 17、220KV电气主接线设计 18、220KV线路继电保护设计 19、2X300MW火电机组电气一次部分设计 20、300MV汽轮发电机继电保护（一） 21、300MV汽轮发电机继电保护设计（一） 22、300MW机组节能改进研究 23、300MW机组优化设计 24、300MW凝汽式汽轮机组热力设计 25、300MW汽轮发电机继电保护 26、300MW汽轮发电机继电保护设计 27、50MVA变压器主保护设计 28、SCADA系统的设计 29、SDH光纤技术在电力系统通信网络中的应用 30、XX电厂电气一次部分设计 31、XX电厂水轮发电机组保护二次设计 32、XX水电厂计算机监控系统的设计与实现 33、XX水电站电气一次初步设计 34、XX县电网高度自动化系统初步设计 35、XX小城市热电厂电气部分设计 36、变电气绕阻直流电阻检测 37、变电站电压智能监测系统 38、变电站设备状态检修研究 39、变电站数据采集系统设计 40、变电站数据采集系统设计—数据采集终端 41、变电站微机监控系统 42、变电站微机检测与控制系统设计
电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。 电力负荷预测包括两方面的含义，即用以指安装在国家机关、企业、居民等用户处的各种用电设备，也可用以描述上述用电设备所消耗的电力电量的数值。 电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作。从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量（功率）的预测和对未来用电量（能量）的预测以及对负荷曲线的预测。其主要工作是预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。 负荷预测是电力系统调度、用电、计划和规划等管理部门的重要工作之一。提高负荷预测技术水平,有利于用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于节煤、节油和降低发电成本,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。本文的第一章主要介绍了负荷预测的概念、分类与特点,以及负荷预测的基本步骤和误差分析;在第二、三章介绍了各类电力系统负荷预测的常用方法的特点和适用范围,着重分析了一些预测新技术,如灰色预测、专家系统预测、神经网络预测、小波分析预测等的模型结构、功能特点、适用范围,并说明了各类方法在电力系统的实际应用情况;同时,在第四章还提出了几种综合负荷预测模型,并介绍了利用遗传算法、蚁群算法优化权重的方法;第五章阐述了一些提高负荷预测精度的措施。 关键词：电力系统负荷预测电网运行方式 Power system load forecasting is an important part of planning is the basis for economic operation of power system, its power system planning and operation are extremely important. Load forecasting, including two meanings, that is used to refer installation in the state organs, enterprises, residents and other users at a variety of electrical equipment, can also be used to describe the power consumed by electrical equipment, power values. Load forecasting power load for the object is a series of forecasting. View objects from the forecast, load forecast including future power demand (power) of the forecast and future consumption (energy) load forecast and the forecast curve. Its main job is to predict the future distribution of power load and spatial distribution of the time, for the
电力系统负荷预测方法及特点
电力系统负荷预测方法及特点 摘要：负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益，负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。该文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并指出做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。 电力系统负荷预测方法及特点:2.8专家系统法专家系统预测法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则，按照一定的规则进行负荷预测。实践证明，精确的负荷预测不仅需要高新技术的支撑，同时也需要融合人类自身的经验和智慧。因此，就会需要专家系统这样的技术。专家系统法，是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。但专家系统分析本身就是一个耗时的过程，并且某些复杂的因素(如天气因素)，即使知道其对负荷的影响，但要准确定量地确定他们对负荷地区的影响也是很难的。专家系统预测法适用于中、长期负荷预测。此法的优点是：①能汇集多个专家的知识和经验，最大限度地利用专家的能力； ②占有的资料、信息多，考虑的因素也比较全面，有利于得出较为正确的结论。缺点是：①不具有自学习能力，受数据库里存放的知识总量的限制；②对突发性事件和不断变化的条件适应性差。2.9神经网络法神经网络(ANN,ArtificialNeuralNetwork)预测技术，可以模仿人脑做智能化处理，对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜。因为，短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程。而长期负荷预测可能会因政治、经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏。优点是：①可以模仿人脑的智能化处理；②对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能；③具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点。缺点是：①初始值的确定无法利用已有的系统信息，易陷于局部极小的状态；②神经网络的学习过程通常较慢，对突发事件的适应性差。2.10优选组合预测法优选组合有两层含义：一是从几种预测方法得到的结果中选取适当的权重加权平均；二是指在几种预测方法中进行比较，选择拟和度最佳或标准偏差最小的预测模型进行预测。对于组合预测方法也必需注意到，组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥作用。一个能够完全反映实际发展规律的模型进行预测完全可能比用组合预测方法预测效果好。该方法的优点是：优选组合了多种单一预测模型的信息，考虑的影响信息也比较全面，因而能够有效地改善预测效果。缺点是：①权重的确定比较困难；②不可能将所有在未来起作用的因素全包含在模型中，在一定程度上限制了预测精度的提高。2.11小波分析预测技术小波分析是一种时域-频域分析法，它在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，并且能根据信号频率高低自动调节采样的疏密，它容易捕捉和分析微弱信号以及信号、图像的任意细小部分。其优点是：能对不同的频率成分采用逐渐精细的采样步长，从而可以聚集到信号的任意细节，尤其是对奇异信号很敏感，能很好的处理微弱或突变的信号，其目标是将一个信号的信息转化成小波系数，从而能够方便地加以处理、储存、传递、分析或被用于重建原始信号。这些优点决定了小波分析可以有效地应用于负荷预测问题的研究。3结束语负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此，负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容。 电力系统负荷预测方法及特点:
电力负荷预测
编号： 中国农业大学现代远程教育 毕业论文（设计） 论文题目（二号黑体，居中） 电力负荷预测 学生刘春艳Array 指导教师 专业电气工程及其自动化 层次专升本 批次 142 学号 w150101142349 学习中心包头轻工职业技术学院 工作单位无 2017年 2 月 中国农业大学网络教育学院制
注：红字将来不显示 论文格式要求 论文开本大小：A4纸； 页面设置：左边距：30mm，右边距：25mm；上边距：30mm，下边距：25mm。 封面：论文题目小于25个字，隶书、二号、加粗，其他项为隶书、三号； 摘要：300字左右，宋体、小四； 关键词：3～5个，宋体、小四、各关键词间距3个空格； 目录：内容为宋体、四号； 正文：宋体、五号，行间距18磅； 正文字数：本科至少6000字，专科至少4000字 一级标题：宋体、三号、加粗，段前段后间距为一行、左对齐、单列一行， 如：1 优秀毕业论文； 二级标题：宋体、四号、加粗，段前段后间距为一行、左对齐、单列一行， 如：1.1优秀毕业论文； 三级标题：宋体、小四号、加粗，段前段后间距为一行、左对齐、单列一行， 如：1.1.1优秀毕业论文； 参考文献：本科至少15篇，专科至少10篇，宋体、五号，书写格式应严格按照规范要求书写；摘要、目录、后记、参考文献、附录：作为标题要居中，其他格式同正文一级标题。 图（表）：标题宋体、小五号、加粗，内容宋体、小五号，表注为宋体、六号； 特殊说明：论文正文第一部分内容必须包括本文研究背景、研究现状、研究目的和意义。 其他具体细则见《中国农业大学现代远程教育毕业论文写作要求和格式规范》，要求学生的毕业论文稿件严格按上述规定进行整理，以符合规范要求。
中长期电力负荷预测研究
存档编号 XXOO！大学毕业设计 题目电力系统中长期 负荷预测研究 学院电力学院 专业热能与动力工程 姓名VVBB 学号200907925 指导教师HHJJ 完成时间2013年5月25日 教务处制
独立完成与诚信声明 本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文）是本人在指导教师的指导下，独立工作所取得的成果并撰写完成的，郑重确认没有剽窃、抄袭等违反学术道德、学术规范的侵权行为。文中除已经标注引用的内容外，不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 毕业设计（论文）作者签名：指导导师签名： 签字日期：签字日期：
毕业设计（论文）版权使用授权书 本人完全了解KKJJ大学有关保管、使用毕业设计（论文）的规定。特授权华北水利水电大学可以将毕业设计（论文）的全部或部分内容公开和编入有关数据库提供检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段复制、保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交毕业设计（论文）原件或复印件和电子文档（涉密的成果在解密后应遵守此规定）。 毕业设计（论文）作者签名：导师签名： 签字日期：签字日期：
目录 摘要 (1) 第一章绪论 (3) 1.1中长期负荷预测研究背景和意义 (3) 1.2负荷预测的基本原理 (4) 1.3负荷预测的方法及特点 (5) 1.4研究现状 (8) 1.5目前存在的问题 (8) 1.6本文的主要工作 (9) 第二章负荷预测的方法 (10) 2.1负荷预测的分类 (10) 2.2负荷预测的特点 (11) 2.3影响中长期负荷发展的因素 (12) 2.4负荷预测的误差分析 (13) 2.4.1产生误差的原因 (14) 2.4.2预测误差分析 (14) 第三章回归分析基本理论及预测模型 (16) 3.1回归分析的基本思想 (16) 3.2回归分析的基本原理与方法 (16) 3.2.1基本原理 (16) 3.2.2基本方法 (16) 3.3回归分析步骤 (17) 3.4实例分析 (18) 第四章灰色系统的基本理论及预测模型 (22)
电力系统负荷预测
９３ 科技资讯 ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ１．负荷预测概念 电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提在电力系统中，负荷指电力需求量或用电量。需求量是能量的时间变化率，即功率。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。对功率的预测用来决定发电设备的容量，以及相应的输电和配电的容量。对能量的预测则决定了应当安装何种类型的发电容量。 ２．负荷预测的特点 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，所以负荷预测工作研究对象是不肯定时间、随机时间，需要采用适当的预测技术和模型，推出负荷的发展趋势和可能达到的状况。其特点如下：负荷预测的不准确性；负荷预测的条件性；负荷预测的时间性 ；负荷预测的地区效应；负荷预测的多方案性；３．负荷预测的具体方法 时间序列法：时间序列法是对给定的一段时间的历史负荷记录，提取出基本负荷分量、天气敏感负荷分量和特别事件负荷分量后，剩余的残差即为各时刻随机负荷分量，可以看成是随机时间序列。目前最有效的方法是Ｂｏｘ—Ｊｅｎｋｉｎｓ的时间序列法。 卡尔曼滤波分析法：把负荷作为状态变量建立状态空间模型，用卡尔曼滤波算法实现负荷预测。这种算法是在假定噪声的统计特性已知的情况下得出，事实上估计噪声的统计特性是该方法应用的难点所在。此算法适用于在线负荷预测。 回归分析法：回归预测是根据负荷过去的历史资料，建立可以进行数学分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。其特点是将预测目标的因素作为自变量，将预测目标作为因变量。回归分析法中，自变量是随机变量，因变量是非随机变量，根据给定的多组自变量和因变量资料，研究各种变量之间的相互关系。利用得到的经验回归方程式来表示变量之间的定量关系，预测系统将来的负荷值。 指数平滑预报法：用过去数周的同类型日的相同时间的负荷组成一组时间上有序的ｙ（ｔ）、ｙ（ｔ—１）、ｙ（ｔ一２），对该数组进行加权平均，计算时应该加大新近数据的权系数，减小陈旧数据的权系数，以体现过程的时变性。 模糊预测法：应用模糊逻辑和预报人员的专业知识将数据和语言形成模糊规则库，然后选用一个线性模型逼近非线性动态的系统负荷。从实际应用来看，单纯的ｒｕｍ，方法对于负荷预测，精度往往不尽如人意。这主要是因为ｒｕｍ，预测没有学习能力，这一点对于不断变化的电力系统来说，是极为不利的。 人工神经网络方法：利用人工神经网络（ＡＮＮ），选取过去一段时间的负荷作为训练样本，然后构造适意的网络结构。用某种训练算法对网络进行训练，使其满足精度要求之后，用ＡＮＮ作负荷预测。一般而言，ＡＮＮ应用于短期负荷预测要比应用于中长期负荷预测更为适宜，因为短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程，而长期负荷预测与国家或地区的政治、经济政策等因素密切相关，通常会有些大的波动，而并非是一个平稳随机过程。 优选组合预测法：优选组合预测有两类概念：一是指将几种 预测方法所得地预测结果，选取适当地权重进行加权平均；二 是指在几种预测方法中进行比较，选择拟和优度最佳或标准离差最小的预测模型进行预测。组合预测方法是建立在最大信息利用的基础上，它最优组合了多种单一模型所包含的信息。在建立模型时有两方面的限制：一个是不可能将所有在未来起作用的因素全包含在模型中；另一个是很难确定众多参数之间的精确关系。所以其预测精度提高很受限制。 灰色模型法：灰色系统理论将一切随机变化量看作是在一定范围内变化的灰色量，常用累加生成（ＡＧＯ）和累减生成（ＩＡＧＯ）的方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据列。用灰色模型（ＧＭ）的微分方程作为电力系统单一指标（如负荷）的预测时，求解微分方程的时间响应函数表达式即为所求的灰色预测模型，对模型的精度和可信度进行校验并修正后，即可据此模型预测未来的负荷。此法适用于短、中、长三个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量，从理论上讲，可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标，对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大，精度难以提高。 专家系统法：所谓专家系统法，是对数据库里存放的过去几年的，每小时的负荷和天气数据进行细致的分析，从而汇集有经验的负荷预报人员的知识，提取有关规则，按照一定的规则推理进行负荷预测。专家系统是对人类的不可量化的经验进行转化的一种较好的方法。若能将它与其他方法有机地结合起来，构成预测系统，将可得到满意地结果。但专家系统分析本身就是一个耗时的过程，并且某些复杂的因素（如天气因素）即使知道其对负荷的影响，但要准确、定量地确定他们对负荷地影响也常常是很困难的事。 小波分析侦测技术：小波分析是一种时域一频域分析法，它在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，并且能根据信号频率高低自动调节采样的疏密，它容易捕捉和分析微弱信号以及信号、图像的任意细小部分。其优点是：能对不同的频率成分采用逐渐精细的采样步长，从而可以聚集到信号的任意细节，尤其是对奇异信号很敏感，能很好的处理微弱或突变的信号，其目标是将一个信号的信息转化成小波系数，从而能够方便地加以处理、储存、传递、分析或被用于重建原始信号。这些优点决定了小波分析可以有效地应用于负荷预测问题的研究。４．小结 负荷预测是ＡＮＮ在电力系统应用中最合适得到一个领域，也是到目前为止研究的较多的一个课题。初步成果表明，预测结果可能比其他方法更准确，具有实用的前景。但这种方法在实施时有很多实际问题需要解决，且这些问题与具体系统情况有关，针对不同的需要因选择最适合的负荷预测方法。参考文献 ［１］牛东晓．曹树华．赵磊．张文文．电力负荷预测技术．中国电力出版社．１９９９ ［２］肖国泉．王春．张福伟．电力负荷预测．中国电力出版社．２００１ 电力系统负荷预测 巩丽荣 （大庆市林甸县电业局 １６２３００） 摘 要：负荷预测在电力系统规划和运行方面能发挥重要的作用，产生明显的经济效益，负荷预测实质上时对电力市场需求的预测。本文系统介绍和分析了负荷预测的基本概念、种类、和预测方法。关键字：电力系统 负荷 预测 中图分类号：ＴＭ７ 文献标识码：Ａ