电力负荷论文范文参考关于电力负荷的优秀论文范文【10篇】

电力负荷论文范文参考关于电力负荷的优秀论文范文【10篇】 电力系统短期负荷预测是电力部门的一项重要工作.它关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本.随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用. 电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的日常工作,预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量.电力系统是一个非线性系统,并表现出一定的混沌行为.通过对电力负荷时间序列的混沌分析和对表征混沌特性的最大Lyapunov 指数和关联维的计算结果,发现负荷时间序列不是随机序列,而是混沌时间序列,使我们对负荷序列的复杂性有了新的认识,并可应用混沌理论对电力负荷进行短期预测. 当电力系统进行在线控制时,应当用短期负荷预测来实现发、供电的合理调度.短期负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据,负荷预测精度的高低直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量.本文在短期负荷预测方面所做的主要研究工作如下： 1通过对历史负荷数据进行垂直和水平预处理,使其更能体现电力负荷的变化趋势,为短期负荷预测模型利用这些历史数据奠定了基础：将自相关系数的概念应用于短期负荷预测模型的输入变量选择,提出采用近大远小原则和自相关理论相结合的方法进行输入变量的选取,找到一组合适的输入变量来有效地解释负荷的变化关系.该方法有明确的理论依据,并具有很强的可操作性,是一种比较科学系统的输入变量选择方法.通过该方法可以得到更小的输入变量集,采用的输入变量与预测点负荷相关性最强,预测结果更准确. 电力是关系国计民生的重要基础产业和公用事业.中长期电力系统负荷预测作为电力规划、投资、生产、调度和交易等工作的基础,在电力安全和经济运行中发挥着至关重要的作用.我国中长期电力负荷,既有逐年增长的确定性,又有随机变化的不确定性,可以视为典型的灰色系统,适合使用灰色模型建模预测.然而随着电力系统复杂性和电力市场化程度的不断提高,传统灰色预测方法逐渐不能适应电力负荷预测的需要,亟待丰富和完善.全文主要从GM(1,1)模型优化、多变量预测、区间灰数预测、变权缓冲优化等方面研究灰色预测的模型和方法及其在中长期负荷预测中的应用. 本文研究了GM(1,1)模型的建模机理,系统分析了GM(1,1)模型存在的问题,包括边值问题、背景值构造问题、最小二乘参数辨识问题等,根据模型的时间响应式,提出了使用蚁群算法直接辨识GM(1,1)模型边值x(0)(1)和发展系统a和灰作用量b的优化方法,构建了基于蚁群算法的优化GM(1,1)预测模型.该模型既修正了边值影响,又避免了背景值构造和最小二乘参数估计带来的误差,能够有效提高预测精度.通过负荷数据仿真验证了该优化模型的有效性. 中长期电力负荷不是独立存在的,相反,它与经济社会发展紧密相关.考虑多种因素互相联系和互相制约,建立多变量预测模型,更具实际意义.针对多变量灰色建模预测问题,本文阐述了均值生成在减弱或消除随机噪声方面的作用,分析了逆均值生成所带来的系统误差,提出了基于均值生成的多变量灰色MGMmv(1,N)模型及其残差修正EMGMmv(1,N)模型.算例分析和实际应用验证了该模型既能克服外界扰动影响,又能避免自身系统误差,可以应用于实际的中长期负荷预测. 现有的灰色负荷预测方法大多是点预测,对区间预测问题研究较少.本文提出了基于论域的合成灰数灰度的概念,阐述了合成灰数灰度的性质,首次提出了合成灰数灰度的线性收敛特性.在此基础上,分析了基于核和灰度的区间灰数预测模型存在的问题,并建立灰数序列的预测模型,以代替原有模型中的灰度预测值的确定方法,改进和完善了原有区间灰数预测模型.改进模型从核和灰度两个方面同时发掘区间灰数序列的内蕴信息与发展趋势,克服了原有模型存在的不足,且支持误差分析和精度检验.通过尖峰负荷预测的实际应用,验证了改进模型的有效性和可用性. 在缓冲算子应用研究方面,首先,基于调和平均数的概念和缓冲算子三公理,提出调和平均弱化缓冲算子,并将之应用于实际的中长期负荷预测；其次,引入变权缓冲算子,阐述了变权缓冲算子在动态调节缓冲强度和增加建模序列光滑度方面的性质和作用,提出了变权缓冲灰色预测模型及其参数优化方法.该方法基于灰色关联分析和粒子群算法,以预测结果与实际值的灰色关联度最大为适应度函数目标,对模型进行参数优选,能够有效提高模型精度以及拟合和预测的稳定性.最后,将该模型应用于实际的中国全社会用电量预测,结果证明了该模型的有效性和可用性. 上述研究对于完善灰色预测理论,丰富中长期负荷预测手段均具有十分重要的现实意义. 电力系统负荷预测是能量管理系统和配电管理系统的重要部分,是实现自动发电控制和经济调度控制的前提,它涉及电力系统规划与设计,电力系统运行的经济性、安全性、可靠性和稳定性等.随着电力系统的不断发展和电网管理的日趋现代化、复杂化,电力系统负荷预测问题的研究引起人们广泛的关注.准确的电力负荷预测可以合理地安排电网内部发电机组的运行,保持电网运行的安全稳定性；可以合理的安排机组检修计划,保证社会的正常生产和人民的正常生活；可以决定新装机容量的大小与电网的调度控制,有效的降低发电成本,提高经济效益和社会效益.因此,电力系统负荷预测成为现代电力系统运行和管理中的一个重要研究课题和现代电力系统科学中的一个重要领域. 本文主要利用模糊数学、模糊时间序列、灰色系统理论、模糊多目标最优规划等智能方法,对电力系统负荷预测的模型与算法进行了应用研究.首先给出了基于模糊时间序列的基本预测模型与算法,并考虑到负荷自身变化的特点以及温度等综合因素对电力负荷的影响,对该预测模型进行了优化修正；其次基于稳健统计理论和模糊回归的思想,研究了稳健回归预测算法和稳健模糊回归预测算法；第三在离散灰色预测模型的基础上结合模糊多目标规划理论,研究了模糊离散灰色区间预测模型与算法；最后利用遗传算法和Pareto最优化理论来搜索和确定参数的最优区间,给出了基于多目标优化的模糊时间预测算法.针对不同的模型和算法,通过具体算例对不同预测模型与算法的预测结果进行了分析比较.论文的主要研究内容和创新点如下： (1)基于模糊时间序列的预测模型与算法研究.在模糊时间序列基本理论框架下,将模糊时间序列预测模型应用到电力系统负荷预测中来.首先对历史负荷数据进行必要的预处理,以检测和平滑异常数据,其次考虑到电力负荷自身的特征以及影响负荷预测的重要因素,分别引入温度影响因子、负荷变化影响因子及综合影响因素作为权重因子,提出了时变-模糊时间序列预测算法和基于最高温度修正的最大负荷预测算法.最后通过两个数值算例,说明了我们提出的考虑因素分析的模糊时间序列预测算法具有较高的预测精度和较大的有效性和普遍适应性. (2)基于稳健模糊回归的预测模型与算法研究.利用稳健统计和模糊回归的基本理论,研究了基于稳健估计的稳健回归预测算法和基于Tanaka,s体系下的稳健模糊回归预测模型.该稳健回归预测算法通过函数的选择以及反复迭代减弱异常数值对回归方程的不利影响,增强回归方程的稳健性；而稳健模糊回归预测模型,借助于误差评价指标以及Tanaka,s的模糊回归方法,研究并提出了一稳健模糊回归预测模型来预测模糊区间,通过一系列参数的优化和转化得到非线性模型.最后的两个算例,通过与传统算法和模型的比较,可以明显看出,我们提出的稳健算法和稳健模糊模型都能够有效降低异常数据对预测结果的影响,并且具有较好的稳定性. (3)基于模糊离散灰色理论的区间预测模型研究.在离散灰色预测模型的基础上,结合模糊多目标最优化理论,研究并提出了基于离散灰色模型的模糊多目标区间预测模型.针对输入变量是精确数和模糊数,分别给出了不同的区间预测算法.并将本文的预测结果和现有文献中的模糊线性回归区间预测、灰色模糊区间预测结果进行比较,精确度更高；最后将该模型和算法应用于电力系统负荷区间预测,得到了更一般的预测结果,说明我们提出的模型和算法具有较广泛的适应性. (4)基于多目标优化的模糊时间序列预测模型与算法研究.针对预测区间的划分是影响模糊时间序列预测精度的主要因素之一,首先定义和划分带有参数的预测区间,利用遗传算法搜索最优预测区间的长度并进行最优化参数的筛选和初始参数的选择,并借助于Pareto最优化理论识别最优解,提出了时变-基于比率的多