毕业论文--基于灰色算法的长期电力负荷预测

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1、基于灰色算法的长期电力负荷预测摘要负荷预测数据是电力系统运行和规划的重要依据，精准的负荷预测对于提高电力系统实际运行的经济性和可靠性有着非常重要的意义。但是问题在于，系统的负荷从其本质而言是不能完全精确地被预测，因此预测未来长期负荷变化比较可行的也是最有效的方法就是对电力负荷的历史纪录数据进行整理观察，然后针对实际情况和现有的资料查找适合实际情况的负荷预测方法。目前，电力系统长期负荷预测法主要有趋势外推法、时间序列法、回归分析法以及灰色预测法等，而其中灰色计算法对于历史数据要求少，并且对数据分布

2、无特殊要求以及限制，具有运算简便和可检验的优点。故本文选取灰色预测法对长期电力负荷进行仿真运算，检验其对于长期负荷预测的作用。AbstractLoadforecastingdataisanimportantbasisofpowersystemplanningandoperation,accurateloadforecastisofveryimportantsignificancetoimprovetheactualoperationofthepowersystemofeconomyandreli

3、ability. Buttheproblemisthattheloadonthesystemintermsofitsessenceisnotexactlybepredicted.Thus,thepredictionoffuturelongtermloadchangesmorefeasibleisthemosteffectivemethodisthehistoricalrecorddataofpowerloadoffinishingobservation,andthenaccordingtothe

4、actualsituationandtheexistingdatatofindsuitableforactualsituationofloadforecastingmethod.Atpresent,thelongtermpowersystemloadforecastingmethodmainlytrendextrapolationmethod,timeseriesmethod,regressionanalysismethodandgreypredictionmethod,andthegreyca

5、lculationmethodforhistoricaldataandrequireless,andthedatadistributionhasnospecialrequirementsandrestrictions,withtheadvantagesofsimpleoperationandinspection.Therefore, thispaperselects thegreypredictionmethod for simulationof long-termpowerload, the 

6、test for longtermloadforecasting effect.目录1.绪论1.1课题研究的时代背景及目的1.2国内外研究现象1.3文章结构2.电力负荷预测的基本理论和灰色系统的相关理论及预测模型2.1电力负荷预测相关理论知识2.1.1电力负荷预测的基本原理2.1.2电力负荷预测的基本要求2.1.3电力负荷预测的基本步骤2.2灰色系统的基本理论2.2.1灰色系统的基本概念2.2.2灰色系统的基本原理2.2.3灰色系统的基本特点2.3灰色系统的模型2.3.1灰色模型的基本概念2.3

7、.2灰色模型的建立机理2.3.3灰色模型中的灰色微分方程2.3.4GM(1,1）模型的基本概念2.3.5GM(1,1)模型的特点2.4本章小结3.1实例预测结果计算3.2结果分析3.3本章小结4.总结与展望4.1全文工作总结4.2今后工作的展望致谢1绪论1.1课题研究的时代背景及目的一直以来，准确的电力负荷预测，可以为制定地区负荷供限电方案提供可靠的数据支持，保持社会高效的生产活动；可以经济合理的安排电网发电机组的启停以及检修，由此可以保证电网安全稳定地运行，从而减小不必要的储备容量，高效地降低

8、发电成本。近几年，我国正在推进电力市场的改革，对于负荷预测的研究更显得尤为重要。因为对于负荷预测的系统对电力市场提供着重要的技术支持，为物资贸易管理系统以及决策制定支持系统提供数据支持，在电力市场进行运营的同时也让各种各样的负荷预测方法迸发出了新的活力。在电力市场体制的作用下，配电网负荷预测的功能和特点及其方法与传统的电力负荷预测方法相比已经有了很大的差别。在电力市场中发挥功能的电力负荷预测系统不仅仅要预测配电网所耗负荷，而且还要进一步预测系统所要提供的辅助服务。有鉴于此，负荷预测已经成为电力市