收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

电力系统负荷特性指标和负荷预测的研究及软件开发

段育丰  
【摘要】:本文所研究的内容是山西省电力公司某科技项目的主要内容之一,是针对提高电力生产及电网运行安全性、经济性以及合理安排电网建设提出的。在电力企业迅速发展的今天,对负荷特性指标的计算分析对电力系统稳定运行和经济生产具有重要意义;在负荷特性指标计算分析的基础上,对中长期负荷进行准确的预测对于电力系统发展的整体规划具有重要指导意义。 首先,论文对负荷特性指标进行了系统的分析和研究,然后以Visual Basic和Access为平台,编制了一套负荷特性指标分析计算软件。其中,用Visual Basic完成前端的人机交互界面,用Access来管理计算过程中用到的大量负荷数据(本文采用一天24个整点的负荷数据)。通过对山西某市2010年负荷特性指标的计算及其负荷特性曲线的绘制表明该软件人机界面友好、使用方便。 第二,针对中长期负荷预测中所使用的历史数据量较少,而少量数据甚至是单个数据是否准确会对预测结果产生较大影响的特点,论文对中长期负荷预测使用的原始数据进行预处理研究,充分利用广义回归(Generalized Regression)神经网络强大的逼近能力和快速的学习能力,将该方法应用到中长期负荷预测数据预处理中,且将其编制成软件,使Visual Basic和MATLAB实现无缝连接。软件应用实例表明,比起传统的数据处理方法,神经网络补全的数据精度更高。 第三,论文针对中长期负荷预测影响因素较多(如经济、政策因素等),使得中长期负荷预测具有很大不确定性的特点,对考虑不确定性因素影响的不确定性模型进行了深入研究。用盲数理论改进经典的比例系数法和回归分析法,并且用基于盲数理论的不确定性模型对2010年负荷进行了预测,其相对误差为3.23%,较确定性模型有明显的提高。本文还对GM(1,1)模型及其各种改进模型进行了研究,本文还将传统方法,灰色理论以及基于盲数理论的不确定性模型编制成了一套分为年度、季度、月度负荷预测软件的软件包。 最后,论文在中长期负荷预测的基础上,在VB平台上将等权平均组合预测模型和方差—协方差组合预测模型编制成为简单实用的软件,同时对模糊变权重在中长期负荷组合预测中的应用进行了深入的研究。应用实例表明,模糊变权重组合预测精度比传统组合预测有更高的精度。 论文重点是开发了负荷特性指标计算分析软件和中长期负荷预测软件。所开发的软件已通过鉴定并且在某市电力公司得到了实践应用。实际应用表明,这两套软件界面友好,且实用性强、操作简便。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 罗安,王加阳,陈靘,邓宇;中长期电力负荷预测系统的设计与开发[J];计算机工程;2002年07期
2 张青;基于模糊聚类法的电力负荷预测[J];自动化博览;2004年03期
3 顾洁;基于物元模型的电力系统中长期负荷预测[J];电力系统及其自动化学报;2004年06期
4 崔旻,顾洁;基于数据挖掘的电力系统中长期负荷预测新方法[J];电力自动化设备;2004年06期
5 游仕洪,程浩忠,谢宏,郭文铸,卢金滇;模糊组合预测在中长期负荷预测中的应用[J];电力系统及其自动化学报;2004年03期
6 燕洁;;神经网络在电力负荷预测中的应用[J];东北电力技术;2007年12期
7 齐玉莲;王立忠;;电力系统负荷预测方法及特点[J];黑龙江科技信息;2008年19期
8 陈振强;;灰色模型在中长期负荷预测中的应用比较[J];机电信息;2010年18期
9 何光宇,郭家春,鲍毅,陈雪青,周双喜;一种中长期日负荷曲线预测的新方法——双向夹逼法[J];电网技术;2004年07期
10 蔡国伟;杜毅;李春山;顾晓光;李友;;基于支持向量机的中长期日负荷曲线预测[J];电网技术;2006年23期
11 朱继萍;孙静;戴君;;中长期电力负荷预测中的新思路[J];科技信息(科学教研);2007年24期
12 赵勇;李永刚;;灰色理论在中长期负荷预测中的应用[J];内蒙古科技与经济;2008年02期
13 张尧;席云华;胡金磊;夏成军;林凌雪;;基于PCA和RBF神经网络的中长期负荷预测方法[J];电气应用;2008年02期
14 廖春映;梁润善;李乃标;;气象因素对电网负荷特性影响的研究[J];科技创新导报;2010年17期
15 柏承宇;;IGM(1,1)幂模型在中长期负荷预测中的应用[J];水电能源科学;2011年04期
16 王纪春;李日益;;电力系统蓄能技术及其发展动向[J];电工技术;1997年08期
17 卢志刚,王菊;应用GM(1,1)模型预测电力系统负荷[J];西北电力技术;2000年06期
18 赵宇红;肖金凤;陈忠泽;;混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用[J];电力系统及其自动化学报;2006年02期
19 敖丽敏;王永春;吴庆;;短期负荷预测分析及一种新模型构想[J];吉林电力;2006年04期
20 朱继萍;戴君;;人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用[J];西安文理学院学报(自然科学版);2007年02期
中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 孟祥娟;向铁元;;基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
2 康福填;娄素华;姜麟舜;;基于行业贡献率的中长期负荷预测[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
3 潘卓;汤红卫;;电力预测软件的研制[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
4 刘华;刘健;杨文宇;;考虑负荷不确定性的配电网架扩展规划[A];2006中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2006年
5 牛东晓;李金超;李金颖;刘达;;基于遗传算法的中长期电力负荷组合预测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张甫仁;;一种新的建筑能耗组合预测方法研究[A];2007年西南地区暖通空调及热能动力学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 毛李帆;电网规划中长期负荷预测技术的研究[D];湖南大学;2011年
2 段盼;电力系统负荷及负荷率的可靠性影响模型[D];重庆大学;2012年
3 张红斌;电力系统负荷模型结构与参数辨识的研究[D];华北电力大学(北京);2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 段育丰;电力系统负荷特性指标和负荷预测的研究及软件开发[D];太原理工大学;2012年
2 毕志鹏;中长期负荷预测算法研究及系统实现[D];南昌大学;2010年
3 康福填;中长期负荷预测模型和方法研究[D];华中科技大学;2009年
4 高磊;城市天然气中长期负荷预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
5 伍伟明;电力中长期负荷预测应用研究[D];中山大学;2012年
6 袁慧;锡盟地区中长期负荷预测研究[D];华北电力大学;2012年
7 陈瑞;中长期负荷预测方法研究[D];华中科技大学;2011年
8 刘亚洲;配电网中长期负荷预测方法研究[D];华北电力大学(河北);2009年
9 童述林;电力系统负荷数据的处理与分析研究[D];华南理工大学;2012年
10 李扬;电力系统负荷分析预测[D];河北大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;华北电力大学校园里的“洋博士军团”[N];科技日报;2003年
2 朱成章;避峰电价,需要重视的市场资源[N];中国电力报;2003年
3 仝晨章 刘国栋 蒿峰 翟志明 远德亮;岁末三首聚电网[N];华北电力报;2006年
4 辛华;广东大工业用电将实行峰谷电价[N];中国乡镇企业报;2003年
5 卓立仁;“川电”迎来艳阳天[N];经理日报;2002年
6 深圳商报记者 程连红;深圳电价峰谷差将扩大[N];深圳商报;2003年
7 通讯员 李海成;控成本 促增长 保发展[N];中国电力报;2008年
8 本报记者 杜丹丹 通讯员 夏志红 马婷;“内外突破”保电网建设进度[N];中山日报;2009年
9 ;积极推动抽水蓄能电站建设工作[N];中国能源报;2009年
10 国家能源局新能源和可再生能源司副司长 史立山;抽水蓄能电站建设要因地制宜[N];中国水利报;2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978