基于聚类分析的母线负荷预测研究

《基于聚类分析的母线负荷预测研究》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、分类号：单位代码：密级：未涉密论文学号：冲、曾硕士学位论文中文论文题目：基于聚类分析的母线负荷预测研究英文论文题目：申请人姓名：董瑞指导教师：黄民翔教授专业名称：电力系统及其自动化研宄方向：电网规划与负荷预测所在学院：电气工程学院提交日期二〇一五年一月基于聚类分析的母线负荷预测研究论文作者签名：碑指导教师签名：论文评阅人评阅人评阅人答辩委员会主席：郭创新委员黄民翔委员杨莉委员朱炳全委员范承志委员答辩日期：年月日浙江大学研宄生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取

2、得的研宄成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借孤本人授极潮■江大学可以将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

3、影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名到导师签名签字日期：；年签字日期：年学位论文作者毕后去向：工作单位：电话通讯地址邮编浙江大学硕士学位论文致谢本研究及论文是在导师黄民翔教授的亲切关怀和悉心指导下完成的，从研究方向的选择确定到最终完成，黄老师都始终给予我细心的指导和不懈的支持。自年入学以来，黄老师不仅在学业上给我以精心指导，在课题项目中给予我机会和充分信任，同时也关心我的思想、生活等方方面面。而黄老师的个人修养和魅力，对学生的理解和尊重，不

4、仅授我以文更教我做人，成为我在这三年研究生生活里的强大支持和最好榜样，并予我终生受益无穷之道，在此谨向黄老师致以衷心的感谢和诚挚的敬意！在此，我还要感谢电机工程楼实验室的各位同门，这是一个充满温馨的集体，大家在一起愉快的度过研究生生活。我有幸得到你们的关心、帮助、支持和鼓励，让我在这三年里过得精彩而充实，时光匆匆聚散容易，但和你们在一起的曰子已成为我生命中一段最美好的时光。感谢叶承晋、孙飞飞、刘畅、叶航超、柯人观、倪瑞君、钟宇锋、羌丁建、傅守强、徐辰婧、徐泽禹、王焱、黄昕颖、杨濛濛、汪莹、陈嘉宁、刘子

5、秋、郭雨涵、王冠中、罗庆、冯昌森、余鹏、刘文博、潘伟、刘思、邹云阳，同时还要感谢电力系统与自动化级硕士生班的所有同学和朋友！最后，要特别感谢我的父母家人，他们始终无条件地支持我，在我迷茫时给我引导、低落时给我鼓励、无助时给我安慰；他们是我的坚实后盾和温暖港湾，是我一切努力的支柱和源泉。焉得谖草，言树之背，仅以此文献给我最亲爱的老爸老妈！感谢本文的评阅和答辩委员会各位老师在百忙中对本文给予的审阅和指正！董瑞年月于求是园浙江大学硕士学位论文摘要短期母线负荷预测是电力系统实现调度精益化的重要基础，有助于电网

6、制定节能降耗的发电计划。另外，针对当前分散式的负荷管理方式，对母线负荷预测进行研究有助于系统的控制运行和管理。系统中母线数目众多，量大面广，负荷基数小，不同母线之间的负荷曲线差异比较大，规律迴异，易受气象因素影响；但由于供电区域比较固定，母线负荷具有比较简单和稳定的用电结构。当前母线负荷预测的研究重点主要是提高预测模型通用性、预测结果精度和预测计算速度三个方面。本文根据系统负荷和母线负荷之间的区别，对二者在误差组成和负荷基数方面进行了深入分析，发现目前常用的母线负荷预测方法存在误差的积累问题，从而使得

7、母线负荷预测值之和不等于系统负荷预测值，且前者与系统实际负荷误差较大；另外，通过对母线负荷与系统负荷的波动性分析，发现负荷的规律性强弱与其基数大小呈正比，而提高预测对象的规律性可提高预测精度。基于此，提出了构造一种介于系统负荷与母线负荷之间的中间层，本文称之为聚类负荷。选取日负荷曲线相似作为聚类的特征量，并提出了一种基于减法聚类改进的模糊均值聚类算法（对母线负荷进行聚类。采用综合数据处理策略，根据不同类型母线的变化规律和趋势，采取不同方法进行处理。选用最小二乘支持向量机（模型对聚类负荷进行预测，则区域

8、内的总负荷预测值等于所有聚类负荷预测值之和，某个聚类负荷内部子母线的负荷预测值则需通过事先维护的配比模型进行分配。最后以浙江省某地为例，算例结果证明本文方法不仅对具体某一节点的母线负荷预测结果有改进，同时对地区的系统负荷预测结果也要好于传统的系统负荷预测方法，从而证明了本文方法的可行性和有效性。关键词：短期母线负荷预测；系统负荷预测；聚类负荷；算法；最小二乘支持向量机模型；配比模型浙江大学硕士学位论文，，，，，，，浙江大学硕士学位论文目录致录研究背景与意