短期电力负荷预测理论和方法开题报告

短期电力负荷预测理论和方法开题报告

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1、表1毕业论文(设计)开题报告论文题目短期电力负荷预测理论和方法1.立题依据我国是一个电力贫乏国家,随着经济的发展计划用电、合理用电是必要的发展趋势,所以短期负荷预测将在市场发展中占有十分重要的地位。短期负荷预测工作将在电力市场运营中占据十分重要的地位。国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做了大量的研究工作,取得了很多卓有成效的进展。目前用于短期负荷预测的方法很多,可以分为经典预测方法、传统预测方法和智能预测方法等。在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天,科技发

2、展为电力负荷预测提供了各种理论和方法,如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等。2.研究内容及方案2.1研究目标 准确的电力负荷预测,是电力企业电网管理现代化、科学化提供依据,电力系统负荷预测对电力系统控制、运行起着十分重要的作用,也是电网规划的前提与基础。准确可靠的负荷预测能保证电力系统运行的安全性,又可提高电力运行的经济性。2.2论文提纲短期负荷预测可对未来一天到七天的负荷进行预测,是调度中心制定发电计划及发电厂报价的依据。它也是能量管理系统(EMS)的

3、重要组成部分,对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统短期负荷预测的精度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性。短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。短期负荷计算结果精确与否,对系统运行的经济性、安全性有很大影响。很多地区电网负荷增长很快,电网负荷翻了几翻,短期负荷增长迅猛,很多输电线路和变电所需要增容。因此短期负荷计算结果非常重要。在对大量负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,国内外市场现状,在考虑天气温度等因素对短期负荷预测影响的基础上,

4、本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测法。利用相应的神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,发挥了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。2.3预期达到的研究结果和创新点本文以短期电力负荷预测为研究背景,全面地介绍了短期负荷预测的研究背景、意义。在进行负荷特性分析的基本上,提出了日常用电和重大节日用电两种情况分别建立负荷预测模型,并结合电网运行数据进行了实验分析,提出如是下结果:2.3.1对短期电力负荷数据进行了特性分析,以掌握负荷变化的规律。2.3.2针对电力负荷的特点,

5、对日常用电和重大节日用电负荷进行分类建模。2.3.3气温对灰色预测值的修正。-2-经过搜集的基础资料整理后,要对基础资料进行分析。第一可通过数据的动态折线图或散点图,观察资料变动的轨迹,研究它们是否正常,不正常时原因何在;第二查明异常值后,采用合理的数学方法加以处理,尽可能保持历史数据反映实际情况而进行负荷分析中,找出其变化规律。在对大量的资料进行了全面分析之后,选择其中有代表性的,真实程序和可用程度高的有关资料作为预测的基础资料。对资料中的异常数据进行分析,做出取舍或修正。2.4完成论文需具备的条

6、件以及参考文献2.4.1电力系统经济运行方面 电力负荷预测,是发电厂制定发电计划和报价的重要理据,是供电局制定购电计划的重要依据,同时,也是输电公司制定发电计划、安全经济地运行的重要保证。2.4.2定制实时电价方面 电力市场现正走向竞争和开放,电价则逐渐成为电力市场的杠杆和核心。而短期电力负荷预测是电价制定的基础依据。因此,企业要保证其电价的竞争力同时,应尽量地提高盈利水平,那么,就必须取得保证精度的负荷预测值定出合理的电价。 2.4.3用户用电方面 由于电力负荷具有随时性,加上不断变化的电能供需情

7、况,供电成本也随之波动。不同用户,不同时期的用电,供电成本都不一样。而电力市场条件下,企业需要引导用户合理用电,具体措施就是用分时电价鼓励用户错峰用电。电力负荷预测结果,可以供用户参考负荷峰值和谷值出现的同时,以便配合合理用电的安排。而且,用户选择低价的时期用电,能一定程度上解决电费。 2.4.4转动业务方面 电力市场中,电网的一个基本功能就是转动业务。转动业务是电力市场公平竞争的必要条件,它能给电网带来巨大的效益。电网可以在提供转动业务时,根据短期负荷预测的数据以及各发电机的运行系统,制定发电计划

8、和调度计划。精确的负荷预测则可以有效地促进发电、输电、用电三方的协调。 2.4.5合同电量分配方面对于初级的发电市场,电量是需要统计竞价的,只在电费结算时考虑合同电量,按照差价合约的结算。由于电费结算按时段进行,需按短期负荷预测曲线将日合同电量分到各时段,因此,不准确的短期负荷预测会导致违约,甚至造成电量供应不足等问题。2.4.6参考文献 [1] 刘晨晖.电力系统负荷预报理论与方法.哈尔滨工业大学出版社.1987 [2] 康重庆夏清.电力系统负荷预测. 北京: 中国电

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