学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

电力系统负荷特性分析与负荷预测研究

作　者: 唐良艳
导　师: 文福拴
学　校: 华南理工大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 电力系统负荷特性指标聚类方法关联性时间序列法
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 629次
引　用: 3次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着节能减排政策和相关经济政策的执行,以及新的节假日制度的实行,电力系统负荷特性发生了明显的变化,相应的加大了负荷预测难度。因此,对电力系统负荷特性与预测分析具有重要意义。为了正确描述电力系统负荷随时间变化的特性,常常通过一些特定的负荷特性曲线及指标参数来衡量。介绍了常用负荷特性指标。根据某省电力负荷实测数据,采用曲线法和指标法,分析了年、月、典型日和典型行业负荷特性,并得出了一些结论。总结了影响负荷特性指标的主要因素。电力系统负荷构成分析是指对一定范围内的电力用户负荷组成的种类、比重及其相互之间的关系进行分析。它对负荷预测、负荷管理、负荷建模有着重要意义。介绍了四种常用的聚类分析方法:系统聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、灰色关联度聚类法。建立了基于聚类分析和最小二乘法的负荷构成求解模型。气象条件尤其是温度已成为影响电力短期负荷的主要因素。利用相关系数、散点图、回归分析法研究了温度与负荷的关联性。根据所掌握的历史负荷数据和历史温度数据分析了最高温度累积效应对电力负荷的影响,并建立了日最高温度修正模型。修正公式可以准确反映温度累积效应对最大负荷的影响,能直接与现有电力负荷分析与预测方法衔接。提出了几种年最大降温负荷测算方法,并利用实例进行了验证,结果表明所提出的测算方法是可行的。电力系统负荷预测的方法有很多,有基于人工智能方法,也有基于统计学方法的。电力负荷可看作是一系列随机序列,其特性可利用时间序列方法来分析。本文采用自回归滑动平均模型(ARMA)对电力负荷进行了预测。算例表明,预测方法可以达到预期的精度。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-11
第一章绪论  11-17
  1.1 论文研究的背景和意义  11
  1.2 国内外研究现状  11-15
    1.2.1 负荷特性研究综述  11-14
    1.2.2 负荷预测研究综述  14-15
  1.3 本文的主要研究工作  15-17
第二章电力负荷特性研究  17-35
  2.1 引言  17
  2.2 负荷特性指标分析  17-20
    2.2.1 日负荷特性指标  18-19
    2.2.2 月负荷特性指标  19
    2.2.3 年（季）负荷特性指标  19-20
  2.3 实例分析  20-30
    2.3.1 日负荷特性分析  20-23
    2.3.2 月负荷特性分析  23-24
    2.3.3 年负荷特性分析  24-26
    2.3.4 周末负荷特性分析  26-27
    2.3.5 节假日负荷特性分析  27-30
  2.4 典型行业负荷特性分析  30-31
  2.5 影响负荷及负荷特性的主要因素  31-33
    2.5.1 经济发展水平及经济结构调整的影响  31-32
    2.5.2 收入水平、生活水平的提高和消费观念变化的影响  32
    2.5.3 电价（分时电价等）的影响  32
    2.5.4 重大节假日的影响  32-33
    2.5.5 电力供应侧的影响  33
    2.5.6 需求侧管理措施的影响  33
    2.5.7 气象条件的影响  33
  2.6 本章小结  33-35
第三章基于聚类和最小二乘法的负荷构成分析  35-47
  3.1 负荷构成分析的意义  35-36
  3.2 聚类分析  36-43
    3.2.1 聚类分析中的距离  36-37
    3.2.2 几种常用聚类分析方法  37-43
  3.3 负荷构成分析研究思路  43-46
    3.3.1 原始负荷数据的处理  44-45
    3.3.2 基于聚类分析的行业典型日负荷曲线精选  45-46
    3.3.3 利用最小二乘法原理求负荷构成比例  46
  3.4 本章小结  46-47
第四章气象条件与负荷关联性分析  47-61
  4.1 引言  47-48
  4.2 气象条件与负荷关联性分析思路  48-49
    4.2.1 气象数据获得与处理  48
    4.2.2 关联性分析步骤  48-49
  4.3 气象条件与负荷关系  49-57
    4.3.1 温度与负荷的关系  49-52
    4.3.2 考虑气温累积效应的负荷与温度关联性分析  52-57
  4.4 降温负荷测算与分析  57-61
    4.4.1 降温负荷测算方法  57-59
    4.4.2 实例分析  59-61
第五章电力负荷预测研究  61-70
  5.1 引言  61
  5.2 时间序列理论  61-66
    5.2.1 时间序列线性模型  61-62
    5.2.2 时间序列模型参数估计  62-64
    5.2.3 数据预处理  64-66
  5.3 实例分析  66-69
  5.4 本章小结  69-70
结论  70-72
参考文献  72-77
攻读硕士学位期间取得的研究成果  77-78
致谢  78

电力系统负荷特性分析与负荷预测研究

内容摘要

全文目录

相似论文