粗集理论在电力系统负荷预测中的应用研究

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1、上海交通大学硕士学位论文粗集理论在电力系统负荷预测中的应用研究姓名：罗治强申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：张焰2003.1.1上海交通大学硕士学位论文摘要粗集理论在电力系统负荷预测中的应用研究摘要电力系统负荷预测工作是电力系统规划与建设的基础和前提提高电力系统负荷预测的准确性对于电力系统的安全经济运行有着非常重要的意义由于受到多种不确定性因素的影响完全准确的电力系统负荷预测工作十分困难虽然许多先进的数学方法被引入到这个领域中来并且在一定程度上取得了喜人的成果但是这些方法的使用都需要基于一定的事前假设或辅以外

2、部参数因而不可避免的表现出一定的局限性为了尽可能减小这些外部因素带来的影响本文引入粗集RoughSet理论来解决负荷预测问题本文在学习和消化粗集RoughSet理论的基础上首次引入RoughSet理论来解决负荷预测中不确定性因素的影响问题以受不确定性因素影响较强的中长期负荷预测为主要研究对象以历史数据为基础通过RoughSet理论的应用搜寻数据对象内部的本质联系完成整个负荷预测工作整个研究工作主要包括三个部分I.数据预处理这部分工作为后续工作提供可操作的数据基础分为数据补齐和数据离散两方面内容进行达到整理优化原始数据的基本目的

3、II.属性的约简这是整个工作的核心部分通过约简删除冗余的部分条件属性提炼并保留与决策关系最为紧密的属性以上海交通大学硕士学位论文摘要此提高决策规则的覆盖度与适应性III.结果生成以一组决策规则的形式给出整个预测动作的方案通过这些决策规则给出预测结果本文以上海某地区电力系统1990年到2000年的11年历史数据为基础应用RoughSet理论进行计算和分析结果表明RoughSet理论方法在不借助外部假设的前提下可以较好的解决负荷预测中的不确定性因素影响问题是一种有效可行的负荷预测工具和方法关键词负荷预测不确定性粗集RoughSet

4、理论知识获取上海交通大学硕士学位论文AbstractApplicationResearchoftheRoughSetTheoryinElectricPowerSystemLoadForecastABSTRACTPowerloadforecastistheverybasicprerequisiteofpowersystemplanning.Theimprovementoftheforecastsignifiesmuchtosecureandefficientpowersystemoperation.Forthesakeofune

5、xpecteduncertainties,perfectpowerloadforecastcan’tbearrived.Althoughlotsofadvancedmethodshavebeenusedinthepastwithsatisfiedresults,theysufferedsomelimitations,oftenduetotheunrealisticassumptionsorunsuitableparameters.SotheauthorintroducesRoughSetTheoryintothedomaino

6、fpowerloadforecast,todealwiththeuncertainfactors.OnthebaseofwellcomprehensionoftheRoughSetTheory,theauthorapproachedit,inthispaper,todealwiththeuncertaintiesinpowerloadforecastforthefirsttime.Themid-longtermforecastwhichissusceptibletouncertaintiesislockedasthemaino

7、bject.ThencompletepowerloadforecastbysearchingtheinternalrelationshipsofthefundamentaldatawiththeRoughSetTheory.Thewholeresearchcanbedividedintothreepartstoproceed:I.Datapreprocess:Thispartitionpurposeonoptimizedoriginaldataforsequentwork,datacompletinganddatadiscre

8、tizationincludedinthis上海交通大学硕士学位论文Abstractpart.II.Attributesreduce:Thisisthecoreoftheresearch.Byreducing,redundantattributescanberejecteda