电力负荷数据管理系统的设计

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1、学校代码：10255学号：2161273电力负荷数据管理系统的设计DESIGNOFPOWERLOADDATAMANAGEMENTSYSTEM学科专业：电气工程论文作者：庄新闯指导老师：廖小飞答辩日期：2018年5月23日东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明

2、的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要电力负荷数据管理系统的设计摘要在电力系统中，电力负荷预

3、测对于发电、输电、配电和供电都有十分重大的意义。提升电力负荷中长期预测的准确度，有利于电网的规划、建设，有利于节省发电成本，有利于计划用电管理，有利于提高经济效益和社会效益。长久以来，对于电力负荷预测，特别是电力负荷的中长期预测，国内外研究人员都进行了大量的研究，提出了很多方法和模型，也取得了一系列显著成果。进入到21世纪，智能算法的迅猛发展，为电力负荷预测的研究提供了支撑，如何有效的采用组合算法，进行优缺互补，提升其预测精度以及实用性，成为了当下电力负荷预测的研究热点。本文所设计的电力负荷数据管理系统以对电力

4、负荷中长期预测为核心，通过网络爬虫技术为负荷预测提供历史数据，基于APP实现电力负荷历史及预测数据的可视化。本文的主要工作及创新点如下：(1)基于Scrapy爬虫框架实现电力负荷历史数据的获取，并将获取的数据存入MongoDB数据库，用于负荷数据预测及负荷数据可视化。(2)本文提出了基于模拟退火优化随机森林预测模型进行电力I摘要负荷的中长期预测，模型分为参数优化和性能测试两个过程。在参数优化的过程中，模拟退火算法（SA）通过交叉验证法动态的调整最优参数；在外部性能测试时，通过获得的最优参数结合选取的特征值进行随

5、机森林预测模型的构建。最后，利用训练好的模型，对电力的未来负荷进行预测，并将预测的数据存入MongoDB数据库。（3）设计并编写了用于电力负荷数据可视化的APP，可以对电力负荷历史数据及未来预测数据进行可视化呈现，使相关研究人员能够通过图表的方式更加直观的了解电力负荷的变化趋势。关键词:爬虫，模拟退火算法，随机森林模型，APPIIABSTRACTDESIGNOFPOWERLOADDATAMANAGEMENTSYSTEMABSTRACTInpowerloadersystemoperation,powerloadf

6、orecastingisofgreatsignificanceforelectricgeneration,transmission,distributionandelectricsupply.Improvingtheaccuracyoflong-termloadforecastingisconducivetotheplanningandconstructionoftheelectricgrid,whichwillhelpsavethecostofelectricgeneration,helptoplantheu

7、seofelectricity,andhelpimprovetheeconomicandsocialbenefitsoftheelectricsystem.Foralongtime,peoplehaveconductedalotofresearchonelectricloadforecasting,especiallythelong-termpredictionofelectricload,bothathomeandabroad.Manymethodsandmodelshavebeenproposedandso

8、meremarkableresultshavebeenachieved.Inrecentyears,therapiddevelopmentofintelligentalgorithmshasprovidedsupportforthestudyofelectricloadforecasting.Howtoeffectivelyusecombinationalalgorithmstosup