电力负荷预测(毕业设计)
中长期电力负荷预测系统设计本科论文
北华大学毕业设计(论文)论文题目:中长期电力负荷预测系统设计班级学号:_________________________ 姓 名:_________________________专 业 名 称:________________________2015年06月05日电子11—1 09号 电子信息科学与技术北华大学毕业设计(论文)毕业设计题目:中长期电力负荷预测系统设计作者:_________________________指导教师:单位:北华大学协助指导教师:单位:单位:完成日期:2015年06年05摘要中长期电力负荷预测是目前非常受人们关注的研究方向,精准的预测,是高效地完成电力系统规划的基础。
而且由于现代化的工业和农业的水平一直都在不断发展之中,人民群众生活的水平也在日益的提高,整个社会对电力供应的需求量也在不断的增长。
因此为了能够满足日益增加的社会电力需要,就必须而且一定得不断扩大电力系统的规模。
所以趋于合理的精确的电力负荷预测已成为迫切的需要,而且预测的水平已成为衡量一个电力部门的管理是否跨入国际先进行列的重要象征,尤其是我国的电力事业现在正处于迅猛发展的阶段,成功的解决电力负荷预测问题的考验已经成为我们所要面对的一项重要而又艰巨的任务,对我国的国民经济和民族强盛具有十分深刻的意义。
本文在开头先简要地对中长期电力负荷预测研究的国内外背景和意义、以及预测的原理进行了介绍,简要的概述了中长期电力负荷预测研究的现状,简要的介绍了预测的分类、特征、以及影响负荷预测的诸多因素,最后多方比较后决定从灰色理论的方法着手,建立GM(1,1)模型,来对未来一定时间内吉林省的电力负荷进行预测。
关键词:电力负荷,预测,灰色理论,GM(1,1)模型- 1 -AbstractMedium - and - term electric load forecasting is the research direction of the people pay close attention to at present, accurate forecast, it is the foundation that the electric power system plan is accomplished effectively.And because the modern industry and agriculture level always in the continuous development of people's living level also in the increasingly improved, the whole society on the power supply demand also in constant growth.Therefore, in order to meet the need of increasing social power, it is necessary and must enlarge the scale of power system..So tending to reasonably accurate power load forecasting has become the urgent need and predict the level has become the measure of the management of a power sector is entering an important symbol of the advanced ranks.Especially in China's power industry is now in the stage of rapid development,The successful solution to the problem of power load forecasting has become an important and difficult task we should face.,It has very deep significance for our country's national economy and the national power..In the beginning, the paper briefly introduces the long-term power load forecasting of its domestic and international background, and the principle of forecasting.,And the present situation of the medium and long term load forecasting is briefly summarized.,And briefly introduced the forecast classification, the characteristic, and the influence load forecast many factor,Finally, the method of gray theory is decided to decide the method of gray theory.,The establishment of GM (1,1) model, to predict the power load of Jilin province within a certain time in the future.Key words:Power Load,Forecasting,Gray theory,Model of GM(1,1)- 2 -目录摘要........................................................................................................................ - 1 -Abstract ........................................................................................................................ - 2 -引言 ....................................................................................................................... - 1 -1绪论 .............................................................................................................................. - 2 -1.1中长期电力负荷预测的意义及背景............................................................. - 2 -1.2国内外发展现状 .............................................................................................. - 2 -1.3研究中存在的问题.......................................................................................... - 3 -1.4本文的主要工作 .............................................................................................. - 3 -2中长期电力负荷预测的原理..................................................................................... - 5 -2.1电力负荷预测的原理...................................................................................... - 5 -2.2电力负荷预测的特点...................................................................................... - 6 -2.3电力负荷预测的方法及特点 ......................................................................... - 6 -2.4影响电力负荷预测的因素.............................................................................. - 9 -3基于灰色模型的中长期电力负荷预测 ..................................................................- 10 -3.1灰色系统理论 ................................................................................................- 11 -3.2灰色生成.........................................................................................................- 11 -3.2.1累加生成 .............................................................................................- 11 -3.2.2累减生成 .............................................................................................- 12 -3.2.3均值生成 .............................................................................................- 13 -3.2.4级比生成 .............................................................................................- 14 -3.3灰色预测模型建立........................................................................................- 14 -3.4灰色预测模型的精度检验............................................................................- 16 -3.4.1相对残差检验.....................................................................................- 18 -3.4.2后验差检验 .........................................................................................- 18 -3.4.3关联度检验..........................................................................................- 20 -3.5改进的灰色预测模型....................................................................................- 21 -3.5.1残差模型 .............................................................................................- 21 -3.5.2等维新息模型.....................................................................................- 21 -3.5.3参数修正模型.....................................................................................- 21 -3.5.4GM(1,N)模型的建立...........................................................................- 23 -3.5.5灰色模型群的建立.............................................................................- 25 -4吉林省中长期电力负荷预测实例分析 ..................................................................- 26 -4.1样本采集与处理 ............................................................................................- 26 -4.2仿真及预测.....................................................................................................- 26 -4.3改进的GM(1,1)模型.....................................................................................- 35 -结论......................................................................................... 错误!未定义书签。
电力负荷预测开题报告
表1
毕业论文(设计)开题报告
论文题目电力负荷预测
一、研究的背景和意义
1、背景
电力负荷预测是通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系,并根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数,在满足一定精度要求的条件下,确定未来某特定时刻的负荷数据。
其中电力系统负荷预测方法主要包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。
对于本县(山区)而言,用电负荷高峰期一般出现在冬春季和传统节假日、如春节。
我县由于对春节负荷进行预测不重视,直接导致2011年春节50多台配电变压器因为过负荷烧毁的事故,对我局造成重大的损失,更是严重影响春节期间用户正常用电。
可见电力负荷预测在供电企业电网安全运行中的重要性。
2、意义
电力负荷预测是电力系统调度控制中心、生产技术、计划建设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,有利于降低线路损耗,降低供电成本,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,更好地为社会服务,真正体现“万家灯火,南网情深”。
二、论文提纲
1电力负荷预测概述
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电力负荷预测与分析
电力负荷预测与分析电力负荷预测与分析是电力系统运行中非常重要的一部分,也是现代物联网应用不可或缺的环节。
电力行业是我国国民经济的重要组成部分,稳定的电力运行对整个国家和社会都起着巨大的作用。
因此,科学的负荷预测和分析是电力系统运行的必要手段,也是推进能源转型升级的重要体现。
一、基础概念电力负荷预测是指根据历史数据和基础信息,利用统计、数学等方法来预测未来几日、几周、几个月的负荷用电情况,目的是为了保证电力系统的稳定运行和供需平衡。
电力系统负荷预测主要涉及到许多方面的因素,包括天气、季节、工业结构、生产方式等,因此,预测工作需要涉及到多学科知识的综合储备。
二、负荷预测方法1、时间序列法时间序列法是以时间为变量的统计模型,通过对历史、现有数据的分析和拟合,来预测未来电力负荷变化趋势。
该方法依赖于历史和现有数据的完整性和准确性,且对自然影响如节假日、气象(天气、温度、湿度等)等因素的响应能力较差,存在一定的局限性。
2、回归分析法回归分析法通过建立建立输入变量(天气、季节、工业结构、生产方式等)与输出变量(电力负荷用电量)的关系模型来预测未来负荷变化,该方法较好地解决了时间序列分析的诸多缺陷。
3、神经网络神经网络是一种人工神经元组成的模拟方法,通过对大量数据的学习与拟合来预测未来的电力负荷变化趋势。
神经网络模型的预测结果准确性较高,而且学习能力较强,可不断适应新的变化趋势。
三、应用案例负荷预测技术在电力行业中的应用非常广泛,如,在电力设备运行管理方面,通过对负荷趋势的分析来优化设备运行方案,保证电力系统的稳定运行。
在电力供应侧,通过负荷预测,可以启动备用电力源,保障供应的可靠性,在市场供销方面,负荷预测可帮助电力公司与用户更好地进行协调管理,提前与客户沟通,合理调度电源,降低电网负荷风险。
四、发展趋势随着社会经济的发展,电力负荷分布日益发生变化,新型能源的加入以及微网的普及,需要迎接新的技术和挑战,因此,电力负荷预测应逐步往多维度、多尺度、多时空方向迈进,尤其是需要加大对人工智能、大数据分析等技术的应用和推广,同步推动电力设施技术升级和优化,协调新能源、传统能源等能源形式间的协调发展。
电力负荷预测
电力负荷预测电力负荷预测的重要性与应用电力负荷预测是在电力行业中一项重要的数据科学技术,它可以对未来的电力消耗情况进行预测。
电力负荷预测可以通过对数据的分析和预测,使电力供应商可以更好地规划能源供应,便于稳定电网运行,减少对外购电的需求,并降低能源浪费率。
目前,随着人们对能源消耗的要求越来越高,电力负荷预测也越来越受到重视和关注。
电力负荷预测技术的应用已经非常普遍,应用最广泛的领域包括智能电网、储能系统以及可再生能源发电设备等。
在智能电网领域,电力负荷预测技术可以帮助用户预测未来的用电量情况,进而调整用电策略和计划,提高用电效率,减少能源浪费。
在储能系统领域,电力负荷预测技术可以通过预测未来的负荷情况,使储能设备可以在合适的时候进行充电或放电,提高储能系统效率。
在可再生能源发电设备领域,电力负荷预测技术可以通过预测未来的风能或太阳能发电量来规划发电系统的运营和电力输出,使电力供应更加稳定可靠。
电力负荷预测技术现有的局限性目前,电力负荷预测技术在实际应用过程中仍然存在一些局限性。
首先,电力负荷预测的准确性受到多种因素的影响,如天气、人口迁移、行业用电模式等。
因此,在对电力负荷进行预测时,需要考虑到这些因素。
其次,电力负荷预测技术需要使用大量的历史数据,并且需要适当的识别和处理数据中的异常值和噪音。
这些历史数据通常来自于多种来源,包括天气预测、交通量等,因此,处理历史数据和整合数据也是一个比较复杂和耗时的过程。
第三,电力负荷预测技术需要使用复杂的算法和模型,如传统的时间序列模型、机器学习算法等。
这些算法和模型需要人们有较强的数据处理和计算能力,并且需要不断进行优化和更新。
电力负荷预测技术未来发展趋势电力负荷预测技术的应用越来越广泛,未来的发展趋势也越来越值得关注和研究。
首先,未来的电力负荷预测技术会更加精确和实时,因为它们将使用更多的有效数据,并依靠更精确的算法和模型来进行精细的分析和预测。
其次,电力负荷预测技术将会借鉴其他行业创新工具和技术,如人工智能、云计算和物联网等,随着这些技术的发展,电力负荷预测将变得更加高效和准确。
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指导教师姓名、职称指导教师鲍南海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。
电力负荷预测目录论文封面 (1)目录 (3)摘要 (5)关键词 (5)1.前言 (5)1.1论文研究的背景 (5)1.2论文研究的现状 (6)1.3论文研究的目的和意义 (6)2电力负荷预测相关理论知识 (7)2.1电力负荷预测的定义 (7)2.2电力负荷预测的分类 (8)2.3电力负荷预测的意义 (9)3.电力负荷预测的内容及程序 (9)3.1、电力负荷预测的内容 (9)3.2电力负荷预测的程序 (10)4电力负荷预测存在的问题及解决方法 (11)4.1电力负荷预测存在的问题 (11)4.1.1负荷历史数据的坏数据处理 (11)4.1.2节假日的负荷预测 (12)4.1.3影响因素 (12)4.1.4电力市场环境下,负荷的变化还与电价有关。
电力系统负荷预测论文终结版
电力系统负荷预测论文—基于负荷预测方法理论与应用的认识前述电力负荷预测是通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系,并根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数,在满足一定精度要求的条件下,确定未来某特定时刻的负荷数据。
其中电力系统负荷预测主要包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。
根据目的的不同可以分为超短期、短期、中期和长期. 其中,超短期负荷预测是指未来1h以内的负荷预测,短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测,中期负荷预测是指月至年的负荷预测,长期负荷预测是指未来3~5年甚至更长时间段内的负荷预测。
本论文结合教材中提供的各种预测理论和方法,对负荷预测的方法进行归纳总结并对其在实际电力预测中的应用进行初步探讨。
主要介绍了趋势外推法、时间序列法、弹性系数法、回归分析法、指数平滑法、灰色理论预测法、神经网络法和优选组合法等电力负荷预测的方法,在适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面对这几种预测方法进行了分析、比较。
得出结论:回归分析法、趋势分析法适用于大样本,且过去、现在和未来发展模式均一致的预测,灰色模型法适用于贫信息条件下的预测;灰色系统理论采用生成数序列建模,回归分析法、趋势分析法采用原始数据建模,指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值的;回归分析法和趋势分析法的计算相对简单;指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测,回归法、趋势分析法和改进型灰色模型较适于中、长期预测。
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。
优选组合法较为准确合理,但是应用起来稍显复杂,运算量较大。
关键词:电力负荷预测方法应用。
正文电力负荷预测是指通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究,运用统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法,探索事物之间的内在联系和发展变化规律,对未来的负荷发展做出预先估计和推测。
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,确定未来用电负荷结构。
电力负荷预测算法研究及应用
电力负荷预测算法研究及应用随着社会的快速发展和工业化进程的加速推进,电力负荷的增长呈现出高速、大规模的趋势。
为了提高电力系统的效率和稳定性,准确预测电力负荷成为一项重要的任务。
因此,电力负荷预测算法的研究与应用成为电力行业的热门课题。
一、电力负荷预测算法的意义与目标电力负荷预测是指利用历史的电力负荷数据和相关的外部因素,通过建立数学模型和算法在未来一段时间内预测电力负荷的变化。
这项工作对于电力系统的运行、规划和调度具有重要意义。
首先,准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电能力和供应计划,以确保电力的稳定供应。
其次,合理的负荷预测可以优化电力系统的调度策略,提高供电质量和效率。
最后,电力负荷预测可以为电力市场的运营商提供重要的参考,促进电力市场的平稳运行。
因此,电力负荷预测算法的目标是寻求准确、高效、稳健的算法模型,以实现对未来电力负荷的准确预测。
二、常用的电力负荷预测算法1. 统计方法统计方法是电力负荷预测算法中最常用的一种方法。
根据历史负荷数据的分析和处理,建立合适的统计模型进行负荷预测。
常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析和灰色系统模型等。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的统计方法。
该方法假设未来负荷值与历史负荷值有相关性,并通过拟合历史数据得到模型参数,进而进行预测。
常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、季节性自回归移动平均模型(SARMA)、指数平滑模型等。
回归分析是一种基于变量之间关系的统计方法。
该方法建立了电力负荷与一些影响因素之间的数学关系,并通过历史数据的回归分析,预测未来负荷值。
常用的回归方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。
灰色系统模型是一种基于少量数据的统计方法,适用于数据量较小或者数据分布不规律的情况。
该方法通过降低数据的维度,提取系统的信息,建立负荷预测模型。
常用的灰色模型包括GM(1,1)模型和GM(2,1)模型等。
2. 人工智能方法随着人工智能技术的快速发展,电力负荷预测算法也逐渐引入了人工智能方法。
发电机组负荷预测模型的设计与实现毕业设计论文
毕业设计(论文)题目发电机组负荷预测模型的设计与实现专业自动化班级自102班学生指导教师2014 年西安理工大学本科生毕业设计(论文)发电机组负荷预测模型的设计与实现专业:自动化班级:自102班作者:指导教师:职称:副教授答辩日期:2014年6月22日摘要发电机组负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,对于电力系统运行的安全性、可靠性和经济性都有显著影响。
因此,寻求有效的负荷预报方法以提高预报精度具有重要意义。
迄今为止,研究人员已经提出了许多有效的方法。
本文应用目前较为流行的神经网络方法对发电机组负荷进行预报。
本文采用神经网络预测模型,输入变量和确定神经网络结构的方法和算法,此方法的提出可以使得从历史样本知识数据到最终预测模型的建模过程变得简单明了,便于实际应用。
通过去发电厂实际调研获得真实有效的数据,训练神经网络,使得网络能够正确的预测出负荷变化的实际规律。
同时也参考了发电厂的现用的预测方法对神经网络结构加以改善,使得网络结构趋于完善。
最后总结了本文的主要研究工作与收获,提出了一些改进方案,并介绍了发电机组负荷预报的发展前景。
关键词:发电机组、负荷预测、BP神经网络、DPS数据处理系统、预测模型石斑:发电机组负荷预测模型的设计与实现AbstractGenerator load forecasting is foundation to achieve optimal operation of power system, it has significant impact on the security, reliability and economy of power system operation. Therefore, seeking effective load forecasting method is of great significance for improving forecast accuracy. So far, researchers have proposed many effective methods. This article more popular neural network method is applied to generator load forecasting at present. In this paper, using the neural network prediction model, the input variables and the determining method of neural network structure and algorithm, this method can make knowledge from the historical sample data to the final forecasting model of the modeling process becomes simple and clear, easy to practical application. Through to obtain real and effective power plant actual survey data, the neural network, enables the network to correctly predict the actual rule of load change. Also refer to the power of current forecast methods of neural network structure to improve, make the perfect network structure. Finally summarizes the main research work and the harvest, puts forward some improvement scheme, and introduces the development prospect of generator load forecasts.Keywords: generator, load forecasting, neural network, data processing system, prediction model西安理工大学本科生毕业设计(论文)目录第一章绪论 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.1.3 国内外研究现状 (2)1.2论文的主要研究内容 (3)1.3小结 (4)第二章预测模型的设计方法 (5)2.1数据库原理与E-R图分析 (5)2.1.1数据库系统的基本概念 (5)2.1.2.实体与属性之间的关系 (7)2.2预测方法和模型方法 (7)2.2.1 负荷预测的常用方法简介 (7)2.2.2 神经网络原理简介 (14)2.3小结 (19)第三章发电机组负荷预测模型的设计 (20)3.1基础数据与处理 (20)3.1.1影响因素的列表与分析 (20)3.1.2 负荷预测的E-R图 (21)3.2基于神经网络的算法设计 (22)3.2.1算法建模分析 (22)3.2.2确定算法网络模型 (23)3.3网络训练机制 (24)3.3.1输入、输出向量设计 (24)I石斑:发电机组负荷预测模型的设计与实现3.3.2输入数据的归一化处理 (27)3.3.3网络训练的确定 (29)3.4预测分析 (31)3.4.1预测信息 (31)3.4.2 预测结果分析 (34)3.5小结 (35)第四章结论与展望 (36)4.1结论 (36)4.2展望 (37)4.3小结 (37)致谢 (39)参考文献 (40)附录 (42)II。
电力系统负荷预测方法研究 任务书
青岛理工大学琴岛学院
毕业设计(论文)任务书
系部:机电系
专业:电气工程及其自动化
学生姓名:学号:
设计(论文)题目:电力系统负荷预测方法研究
起迄日期: 2012年3月14日~ 6月3日
设计(论文) 地点:
指导教师:杨柳
教研室负责人:姜凯
发任务书日期: 2011年12 月 22 日
任务书填写要求
1.毕业设计(论文)任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写,经教研室负责人审查、系部领导签字后生效。
此任务书应在毕业设计(论文)开始前一周内填好并发给学生;
2.任务书内容按教务处统一设计的电子文档标准格式打印,不得随便涂改或潦草书写,禁止打印在其它纸上后剪贴;
3.任务书内填写的内容,必须和学生毕业设计(论文)完成的情况相一致,若有变更,应经过系主任签字同意方可重新填写;
4.任务书内有关“系部”、“专业”等名称的填写,应写中文全称,不能写数字代码。
学生的“学号”要写全号,不能只写最后2位或1位数字;
5.任务书内“主要参考文献”的填写,应按照国标GB 7714—87《文后参考文献著录规则》的要求书写,不能有随意性;
6.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。
如“2003年4月2日”或“2003-04-02”。
毕业设计(论文)任务书。
课程设计负荷预测毕业论文
课程设计负荷预测毕业论文一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握负荷预测的基本概念、原理和方法。
2. 使学生了解毕业论文中负荷预测部分的研究背景、现状及发展趋势。
3. 帮助学生掌握相关数据收集、处理和分析技巧,为毕业论文写作打下基础。
技能目标:1. 培养学生运用负荷预测方法解决实际问题的能力。
2. 提高学生运用文献资料、进行数据分析、撰写论文的能力。
3. 培养学生团队协作、沟通表达及批判性思维能力。
情感态度价值观目标:1. 激发学生对电力系统负荷预测领域的兴趣,培养其主动学习的热情。
2. 培养学生严谨的科学态度,使其在研究中遵循客观、公正、真实的原则。
3. 引导学生关注社会热点问题,提高其社会责任感和使命感。
本课程针对高年级本科生,结合学科特点和教学要求,注重理论与实践相结合,旨在培养学生具备扎实的专业知识、较强的实践能力和创新意识。
通过本课程的学习,使学生能够在毕业论文中独立完成负荷预测相关研究,为未来从事电力系统及相关领域工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 负荷预测基本概念:介绍负荷预测的定义、分类及在电力系统中的应用。
相关教材章节:第一章 负荷预测概述2. 负荷预测方法:讲解时间序列分析法、回归分析法、人工神经网络法等常用负荷预测方法。
相关教材章节:第二章 负荷预测方法及其原理3. 数据收集与处理:指导学生如何收集、整理和分析负荷及相关数据。
相关教材章节:第三章 数据收集与处理4. 负荷预测模型构建:介绍负荷预测模型的构建过程,包括模型选择、参数设置等。
相关教材章节:第四章 负荷预测模型构建5. 毕业论文写作技巧:讲解如何撰写负荷预测部分的研究背景、现状、方法、结果与分析等。
相关教材章节:第五章 毕业论文写作技巧6. 实践环节:组织学生进行实际案例分析和小组讨论,提高学生的实际操作能力。
相关教材章节:第六章 负荷预测案例分析教学内容安排和进度:共安排12个课时,其中基本概念、方法、数据收集与处理各占2个课时,模型构建和毕业论文写作技巧各占3个课时,实践环节占2个课时。
电气化工程设计中的电力负荷预测与优化
电气化工程设计中的电力负荷预测与优化1.引言随着社会的快速发展和技术的进步,电力负荷预测和优化在电气化工程设计中变得尤为重要。
准确预测电力负荷可以帮助电气工程师合理规划电力供应和负载管理,以满足用户对电能的需求。
优化电力负荷分配可以提高电力系统的效率和可靠性,降低能源消耗和运营成本。
本文将探讨电气化工程设计中的电力负荷预测与优化的方法和技术。
2.电力负荷预测2.1.时间序列分析方法时间序列分析是电力负荷预测中常用的方法之一。
通过分析历史负荷数据,可以发现其具有一定的周期性和趋势性。
基于这种规律,可以使用时间序列分析方法,如季节性指数法、趋势平滑法和自回归移动平均法等,对未来的负荷情况进行预测。
然而,时间序列分析方法通常只能适用于较为简单的负荷预测问题,难以应对复杂的系统变化和外部因素的干扰。
2.2.基于机器学习的方法机器学习是一种基于数据和统计的方法,可以通过构建数学模型来预测未来的负荷情况。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)等。
这些算法可以通过对历史负荷数据的训练和学习,预测未来的负荷情况。
相比于时间序列分析方法,基于机器学习的方法能够更好地适应复杂的系统变化和外部因素的影响,提高负荷预测的准确性。
3.电力负荷优化3.1.负荷调度负荷调度是指根据电力系统的供需关系和用户需求,合理分配电能和控制负荷功率的过程。
通过负荷调度,可以最大限度地满足用户对电能的需求,提高系统的供电可靠性和经济性。
负荷调度一般包括负荷预测、负荷积分、负荷平衡和负荷控制等环节。
其中,负荷预测是负荷调度中的关键环节,能够提供准确的负荷预测结果,为负荷平衡和控制提供指导。
3.2.能源管理系统(EMS)应用能源管理系统(EMS)是一种电力系统自动化管理系统,可以对电力负荷进行综合优化和调度。
EMS可以通过实时监测和分析电力负荷数据、电力市场价格、供电能力和用户需求等信息,以达到最优的负荷调度和供电策略。
电力负荷预测(毕业设计)解读
引言电力系统短期负荷预测对未来1日至1周的负荷进行预测。
短期负荷预测是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的,现已经成为EMS必不可少的一部分和为确保电力系统安全经济运行所必需的手段之一。
随着电力市场的建立和发展,对短期负荷预测提出了更高的要求,短期负荷预测不再仅仅是EMS的关键部分,同时也是制定电力市场交易计划的基础。
电力系统负荷预测为这一地区电力规划奠定了一定的基础,同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂,以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。
因此,电力负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。
短期负荷预测技术经过几十年的发展,人们提出了许多的预测方法。
现有的预测方法大体可以分为2类:经典的数学统计方法以及上世纪90年代兴起的各种人工智能方法。
经典的数学统计方法包括线性外推法、多元线性回归法、时间序列法和状态空间法等。
人工智能方法包括人工神经网络法、专家系统方法和模糊推理方法、小波分析等。
在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。
其中首先根据实际经验将一周的7天分为工作日(星期一到星期五)和休息日(星期六和星期天)等两种类型;然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过最小二乘法预测日最大负荷和日最小负荷。
利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。
实际算例表明,这种方法应用在短期负荷预测方面有较高的精度。
1、电力负荷预测综述1.1、电力负荷预测的含义电力负荷有两方面的含义:一方面是指电力工业的服务对象,包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、农村、车间、学校以及各种各样的用电设备;另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量。
毕业设计(论文)-电力负荷预测的回归分析
目录第一章电力系统负荷预测概论 (1)第一节电力系统负荷预测概念 (1)第二节电力系统负荷预测的基本原理 (2)第三节电力系统负荷预测的分类及特点 (3)第四节负荷预测基本程序 (5)第五节负荷预测误差分析 (7)第二章负荷特性分析及负荷预测技术 (11)第一节电力系统负荷预测模型 (11)第二节负荷预测技术 (12)第三章电力系统回归模型预测技术 (18)第一节回归模型预测技术概述 (18)第二节一元线性回归模型及其参数估计 (18)第三节多元线性回归模型及其参数估计 (20)第四章具体预测算例 (22)第一节负荷组成分析与建模 (22)第二节预测流程及算法实现 (23)第三节结果分析 (25)总结 (27)参考文献 (28)第一章电力系统负荷预测概论第一节电力系统负荷预测概念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,再满足一定精度的要求的意义下,确定未来某特定时刻的负荷数值,称为负荷预测。
电力生产的特点之一是电力不可贮存(或者说贮存能力极小而代价高昂),应该是用多少就生产多少。
针对负荷的变化,电力生产的调节能力也要增加,当负荷变化较小时调节各发电机组的发电功率就可以了;而负荷变化范围较大时只有启停机组才能跟上;当然对于负荷的逐年增长要适时投产新的机组才不至于拉闸限电。
电力负荷预测是解决以上问题的必要条件。
准确的负荷预测,可依经济合理地安排电网内部发电机组的启停,保持电网运行的安全稳定性,减少不必要的旋转储备容量,合理安排机组检修计划,保证社会的正常生产和生活,有效地降低发电成本,提高经济效益和社会效益。
负荷预测的结果,还可以有利于决定未来新的发电机组的安装,决定装机容量的大小、地点和时间,决定电网的增容和改建,决定电网的建设和发展。
电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提,可以说要掌握电力生产的主动性必先做好负荷预测。
电力负荷预测系统的设计与研究
山西省2023年普通高校专升本考试科目有哪些如何选择专升本的专业选择自己感兴趣的专升本专业同学们选择的专升本专业是接下来在本科院校中主修的方向,自身的兴趣爱好决定了在本科院校中的学习主动性,选择自己热爱的专升本专业,学习的动力强,会主动投入到专业的相关领域中,不断学习最新的专业知识,从而达到优秀毕业生的标准。
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选择专升本备考难度适中的专业选择专升本专业是一方面,备考也是另一方面,选择的专升本专业如果要求的分数较高,但是能力又达不到,大家就千万不要盲目跟风,要根据自己的实际情况,选择一个备考压力较轻的专升本专业也是一个合理的选择。
有的专业可能对英语有特殊要求,但是自己的英语功底又很差,那这类专业就不适合自己,但不管怎么样,备考本就是一个努力就会有奇迹的事情,所以大家能够投入更多的精力,可供选择的专业就会更多,主动权就在自己的手中。
专升本有几种方式统招专升本是各省教育厅组织考试只招生应届全日制专科毕业生并成绩合格者。
报考专业只能报考原来的专业或是相近专业,与高考形式大同小异是不可以跨省份报名考试的。
自考专升本即专科升本科阶段的高等教育自学考试。
学习形式一般是业余制学习或者是自己安排时间自学。
在校生和毕业生都可以报名。
文凭认可率仅次于统招,所以很受欢迎。
成考专升本属于国民教育系列,列入国家招生计划,国家承认学历,参加全国招生统一考试,各省、自治区统一组织录取。
统招专升本一般仅限于原地区范围内。
而成考专升本则可以选择各种专业并且学校范围可以遍布全国各地,只要你有时间有精力就可以去报考。
电力负荷预测(毕业设计)
电力负荷预测(毕业设计)引言电力系统短期负荷预测对未来1日至1周的负荷进行预测。
短期负荷预测是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的,现已经成为EMS必不可少的一部分和为确保电力系统安全经济运行所必需的手段之一。
随着电力市场的建立和发展,对短期负荷预测提出了更高的要求,短期负荷预测不再仅仅是EMS的关键部分,同时也是制定电力市场交易计划的基础。
电力系统负荷预测为这一地区电力规划奠定了一定的基础,同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂,以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。
因此,电力负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。
短期负荷预测技术经过几十年的发展,人们提出了许多的预测方法。
现有的预测方法大体可以分为2类:经典的数学统计方法以及上世纪90年代兴起的各种人工智能方法。
经典的数学统计方法包括线性外推法、多元线性回归法、时间序列法和状态空间法等。
人工智能方法包括人工神经网络法、专家系统方法和模糊推理方法、小波分析等。
在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。
其中首先根据实际经验将一周的7天分为工作日(星期一到星期五)和休息日(星期六和星期天)等两种类型;然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过最小二乘法预测日最大负荷和日最小负荷。
利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。
实际算例表明,这种方法应用在短期负荷预测方面有较高的精度。
第 1 页共 48 页1、电力负荷预测综述1.1、电力负荷预测的含义电力负荷有两方面的含义:一方面是指电力工业的服务对象,包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、农村、车间、学校以及各种各样的用电设备;另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量。
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引言电力系统短期负荷预测对未来1日至1周的负荷进行预测。
短期负荷预测是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的,现已经成为EMS必不可少的一部分和为确保电力系统安全经济运行所必需的手段之一。
随着电力市场的建立和发展,对短期负荷预测提出了更高的要求,短期负荷预测不再仅仅是EMS的关键部分,同时也是制定电力市场交易计划的基础。
电力系统负荷预测为这一地区电力规划奠定了一定的基础,同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂,以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。
因此,电力负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。
短期负荷预测技术经过几十年的发展,人们提出了许多的预测方法。
现有的预测方法大体可以分为2类:经典的数学统计方法以及上世纪90年代兴起的各种人工智能方法。
经典的数学统计方法包括线性外推法、多元线性回归法、时间序列法和状态空间法等。
人工智能方法包括人工神经网络法、专家系统方法和模糊推理方法、小波分析等。
在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。
其中首先根据实际经验将一周的7天分为工作日(星期一到星期五)和休息日(星期六和星期天)等两种类型;然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过最小二乘法预测日最大负荷和日最小负荷。
利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。
实际算例表明,这种方法应用在短期负荷预测方面有较高的精度。
1、电力负荷预测综述1.1、电力负荷预测的含义电力负荷有两方面的含义:一方面是指电力工业的服务对象,包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、农村、车间、学校以及各种各样的用电设备;另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量。
电力负荷预测中的负荷概念是指国民经济整体或部门或地区对电力和电量消费的历史情况及未来的变化发展趋势。
电力负荷预测就是在正确的理论指导下,在调查研究掌握大量翔实资料的基础上,运用可靠的方法和手段对电力负荷的发展趋势作出科学合理的推断。
本文基于神经网络的电力短期负荷预测就是在大量有关电力短期负荷研究和神经网络理论的指导下,在充分调查研究处理了某市某年某月一个月700多组数据后,应用了神经网络理论与MATLAB的实现方式,进行了编程仿真,得出了月底某工作日和某休息日两天的各小时点的具体负荷。
较高的预测精度充分表明了它的科学合理性。
1.2、电力负荷预测的意义电力用户是电力工业的服务对象,电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。
正确地预测电力负荷,既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要,也是电力工业自身健康发展的需要。
电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分,也是电力规划的基础。
全国性的电力负荷预测,为编制全国电力规划提供依据,它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量,电力工业发展的资金需求量,以及电力工业发展对人力资源的需求量。
本文运用神经网络对某市某年某月某日进行电力负荷的短期预测,它为这一地区电力规划奠定了一定的基础,同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂,以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。
因此,电力负荷预测是一项十分重要的工作,它对于保证电力工业的健康发展,乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。
2、电力负荷分析本文对某市进行电力短期负荷预测,电力负荷的构成与特点如下:电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等,不同类型的负荷具有不同的特点和规律。
城市民用负荷主要是城市居民的家用电器,它具有年年增长的趋势,以及明显的季节性波动特点,而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。
商业负荷,主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷,覆盖面积大,且用电增长平稳,商业负荷同样具有季节性波动的特性。
虽然商业负荷在电力负荷中所占比重不及工业负荷和民用负荷,但商业负荷中的照明类负荷占用电力系统高峰时段。
此外,商业部门由于商业行为在节假日会增加营业时间,从而成为节假日中影响电力负荷的重要因素之一。
工业负荷是指用于工业生产的用电,一般工业负荷的比重在用电构成中居于首位,它不仅取决于工业用户的工作方式(包括设备利用情况、企业的工作班制等),而且与各行业的行业特点、季节因素都有紧密的联系,一般负荷是比较恒定的。
农村负荷则是指农村居民用电和农业生产用电。
此类负荷与工业负荷相比,受气候、季节等自然条件的影响很大,这是由农业生产的特点所决定的。
农业用电负荷也受农作物种类、耕作习惯的影响,但就电网而言,由于农业用电负荷集中的时间与城市工业负荷高峰时间有差别,所以对提高电网负荷率有好处。
从以上分析可知电力负荷的特点是经常变化的,不但按小时变、按日变,而且按周变,按年变,同时负荷又是以天为单位不断起伏的,具有较大的周期性,负荷变化是连续的过程,一般不会出现大的跃变,但电力负荷对季节、温度、天气等是敏感的,不同的季节,不同地区的气候,以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。
3、电力负荷预测的内容及程序3.1、电力负荷预测的内容电力负荷预测的内容是指需要测算些什么量(或参数),归纳起来有以下一些参数需要测算。
(1)最大有功负荷及其分布。
最大有功负荷的大小是确定电力系统装机规模的基础数据,换句话说是电源规划的依据。
有功负荷,加上电网中损失的有功和发电厂自用有功量,再加上适量的备用容量,就等于电力系统的装机容量。
有功负荷的分布是输电线路设计的基础,也是变电所配置的基础,即有功负荷的地区分布特点是输变电规划和配电规划的主要依据。
(2)无功负荷及其分布。
无功负荷的大小及分布是确定电力系统无功电源规划的基础,也是影响电力系统安全经济运行的重要因素。
(3)需电量。
它是进行能源供需平衡的主要依据。
(4)电力负荷曲线及其特征值。
电力负荷大小及其在时间上的分布特征,对电力规划及电力系统运行是至关重要的。
它是确定电力系统中电源结构、调峰容量需求、运行方式及能源平衡的主要依据。
负荷预测根据目的的不同可以分为超短期、短期、中期和长期:①超短期负荷预测是指未来1h以内的负荷预测,在安全监视状态下,需要5~10s或1~5min 的预测值,预防性控制和紧急状态处理需要10min至1h的预测值。
②短期负荷预测是指日负荷预测和周负荷预测,分别用于安排日调度计划和周调度计划,包括确定机组起停、水火电协调、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等,对短期预测,需充分研究电网负荷变化规律,分析负荷变化相关因子,特别是天气因素、日类型等和短期负荷变化的关系。
③中期负荷预测是指月至年的负荷预测,主要是确定机组运行方式和设备大修计划等。
④长期负荷预测是指未来3~5年甚至更长时间段内的负荷预测,主要是电网规划部门根据国民经济的发展和对电力负荷的需求,所作的电网改造和扩建工作的远景规划。
对中、长期负荷预测,要特别研究国民经济发展、国家政策等的影响。
3.2、电力负荷预测的程序电力负荷预测是一个过程,其一般程序可划分为准备、实施、评价与提交预测报告四个阶段。
(1)准备阶段准备阶段的工作是由确定预测目标、落实组织工作、搜集资料、分析资料和选择方法等工作组成。
1)确定预测目标。
确定目标就是要在明确预测目的前提下,规定预测对象的范围、内容和预测期限。
一般而言,预测范围视研究问题所涉及的范围而定,编制全国电力规划,就要预测全国范围内的电力、电量需求量;编制大区网局或地方(省、地、县)电力局的发展规划,就要预测大区电网或地方电力局范围内的电力、电量需求量。
预测内容是指包括电力、电量、电力负荷的地区分布,电力负荷随时间的变化规律,以及电力负荷曲线特征及负荷曲线等。
预测期限是指预测的时间长短,一般电力规划中负荷预测期限有短期预测(即5年期预测),中期预测(即5—10年期预测),及长期预测(即15年以上的预测)。
2)搜集与整理资料。
资料是预测的基本依据,占有的资料的充裕程度及资料的可信度,对预测结果的可信度是至关重要的。
一般在做电力负荷预测时需要搜集与整理的资料主要有:电力系统历年用电负荷、用电量、用电构成;经济发展目标(如国民生产总值、国民收入等);国民经济结构的历史、现状及可能的变化发展趋势;人口预测资料及人均收入水平;能源利用效率及用电比重的变化;工业布局及用户的用电水平指标;以及国外参考国家的上述类似历史资料。
这些资料的主要来源有两种途径:一是各国政府、研究机构等定期或不定期发表的报刊、资料、文献、和其他出版物;二是预测人员通过调查所获得的资料。
资料的来源统计计算口径及调查方法不同,都有对资料的可信度产生不同的影响。
因此,在调查搜集资料的过程中对搜集得到的资料应进行鉴别,去粗取精,去伪存真,以保证预测中使用的资料翔实可靠。
3)分析资料,选择预测方法。
对经过鉴别整理后的资料要进行分析,以寻求其规律。
在预测中常用的分析方法有多种,如时间序列分析、因果关系分析等方法。
要根据资料的掌握情况及资料样式,选择相应的预测方法,寻求预测量的演变规律或趋势,建立预测模型。
没有一种方法在任何预测场合下均可以保证获得满意的结果。
因此,必须根据对资料的占有情况,以及预测目标、预测期限,预测环境、预测结果的精确度,同时考虑预测本身的效益成本分析等进行权衡,以便作出合理的选择。
(2)实施预测阶段在进行预测时,要依据选择的预测方法来进行预测。
如果是采用定量预测方法来进行预测,就要根据建立的定量预测模型,带入预测期的自变量目标值,就可以获得预测期所要的预测变量值。
如果是采用定性预测方法来进行预测,就应根据掌握的客观资料进行科学的逻辑推理,推断出预测期的预测值。
由于影响预测对象的诸因素可能会发生变化,从而可能使未来的实际结果与预测依据的历史资料呈现的规律不相吻合,预测人员必须适时的对预测模型及预测结果加以修正。
这种情况下,预测人员的经验、理论素养及分析判断能力起重要的作用。
(3)评价预测阶段预测的主要成果是得到预测结果。
预测结果应该是明确的,可以被检验的。
因此,在得到预测结果后必须对预测结果的准确度和可靠性进行评价。
务使预测误差处于可接受的范围内。
若误差太大,就失去了预测的意义,并从而导致电力规划的失误。
(4)题出预测报告阶段预测报告是预测结果的文字表述。
预测报告一般包括题目、摘要、正文、结论、建议、和附录等部分。
预测题目主要反映预测目标、预测对象、预测范围和预测时限。