基于系统动力学的区域电力负荷中长期预测模型研究

《基于系统动力学的区域电力负荷中长期预测模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、华北电力大学（保定）硕士学位论文基于系统动力学的区域电力负荷中长期预测模型研究姓名：刘冬申请学位级别：硕士专业：工商管理；企业管理指导教师：崔和瑞201203华北电力大学硕士学位论文摘要电力负荷中长期预测是合理安排电源、进行电网规划、提供宏观决策的依据，是电力行业一项极为重要的基础工作。近些年，我国各个地区电力消费需求波动较大，地区发电装机容量供给和电网输配能力空间分布不均，区域性、结构性波动现象时有发生，对国民经济和区域经济的又快又好发展影响重大。一个地区的电力工业能否得到健康的发展，区域电力负荷中长期的预测与规划是问题所在。为了解决我国各个地区电力需求区域性、结构性波动的问题，

2、保持国民经济和区域经济的持续健康发展，本文创新性的将区域电力负荷中长期预测作为一个系统研究。首先，从区域中长期电力负荷预测的系统构成、影响因素、复杂性特征和区域电力负荷中长期预测复杂性测度模型四个方面对其复杂性进行分析。其次，基于复杂性分析结论和系统动力学理论建立了区域电力负荷中长期预测模型。然后，根据山东省历史数据及现状，应用该模型进行仿真和情景模式分析。最后，指出计划用电管理是实现系统管理现代化的重要内容之一，重点提出加强节能发展模型下电力需求侧管理和电力负荷预测管理的建议。研究结论表明区域电力负荷中长期预测是一个复杂系统，解决区域中长期电力负荷预测复杂性问题需要从系统整体出发

3、的思路，应用系统动力学研究区域中长期电力负荷预测模型是一个有效的方法。具体而言，区域电力负荷中长期预测的复杂性研究详细、全面，为区域电力需求的系统动力学研究提供了理论支持，同时对于区域电力需求及其相关影响因素的分析具有很强的现实意义。系统动力学预测模型科学合理，模型参数来源明确，精度高，能清晰反映实际情况，为宏观政策制定、电力建设与供应计划研究提供了可靠的数据支持和量化分析工具。此外，加强电力负荷预测管理和电力需求侧管理有助于提高计划用电管理水平，促进电力企业现代化管理。关键词：区域性；电力负荷中长期预测：电力需求：复杂性；系统动力学；华北电力大学硕士学位论文AbstractEle

4、ct“calloadlong。terrnforecastinglsaVe叫1mponantbaslctaskIntheeIectrlcpowerindustUwhichisabasisofarrangingreasonablypowerandpowergridconstructionprogress，implementingsafe，highquality，economicdispatch，andproVidingmacroeconomicpolicy—making．Inrecentyears，electricityconsumptionVoIatileinmanyregionsi

5、nChina，anddistributionofregjonalpowersupplyandtransmissionisuneVen．Regionalandstructuralfluctuationhasoccurred，whichhassignificantin日uenceonfasterandbetterdeVeIopmentofthenationaleconomyandregionaleconomy．Canacount叫orregion’spowerindustvbeahealthydeVelopmentornot，regionalandlong-ternlpowerload

6、f．orecastingandplanningistheproblem．InordertosolVetheproblemofregionalandstmcturalnuctuationsofthepowerdemand，andmaintainhealthandbetterdeVelopmentofnationaleconomicandregionaleconomic，regionalelectricalloadlong—te肿forecastingisViewedasasystem．First，thecomplexityofthesystemisanalyzedf两mfourper

7、spectiVes，whicharethesystemstmctureofregionalpowerdemand，actorsofthesystem，complexcharacte“sticsofthesystem，andthecomplexitymeasuremodelofregionalelectricalloadlong—termforecasting．Second，basedoncomplexityanalysisandsystemdynamics，themo