电力负荷统计学特性的研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要负荷模型的准确度对电力系统仿真的有效性影响很大，但是建立反映实际负荷特性的负荷模型目前仍是一个尚未解决的难题，这主要是由于负荷的组成、大小与特性时刻都处于变化之中。因此根据己获得的负荷数据所建立的负荷模型的泛化能力对于其可信度具有重要的意义。同时，负荷建模工作还面l临一些工程实际应用的问题。本文提出了用统计学习理论中的支持向量机方法研究负荷的统计学特性。通过应用支持向量机工具建立负荷数据的特征样本空间，基于特征样本空间建立综合负荷模型。虽然特征样本集仅是原样本空间的一个小的子空阀，

2、但依其建立的负荷模型对负荷样本空间内的数据都具有强的解释能力，因此该模型具有很好的泛化能力；同时揭示了负荷样本空间的可降维性，提出了处理负荷数据的方法。文章以东北电网实测负荷数据的分析为例，说明了该方法的有效性。关键词：负荷建模，综合负荷模型结构，统计分析，支持向量机，泛化能力ABSTRACTTheaccuracyoftheloadmodelhasgreateffectsOilpowersystemanalysisandcontr01．However，loadmodelinghasbeenawell—know

3、ndifficultproblemandunsolvedSOfar,whichismainlyduetothefactthattheloadisalwayschanging，bothinitsamountanditsconstitutes．SincetheloadmodelcanonlybebuiltOntherecordedmeasurements，thegeneralizationcapabilityofthemodelhasgreateffectsOilitsvalidity．Thereareprobl

4、emscomingfromthepracticeofusingthemodelinpowersystemanalysis，ThispaperproposesanovelmethodtoanalysistheStatisticalcharacteristicsoftheloadbyapplyingtheSupportVectorMachineinStatisticalLearningTheory．Afeatureloaddata—spaceissetupfirstbyapplyingtheSupportVect

5、orMachineT001．ThentheTVAloadmodelisbuiltbasedonthisfeaturespace．Althoughtheloadmodelthusbuiltisbasedonlyonaverysmallloaddatasubspace，ithasastronggeneralizationcapability．Thisanalysisshowsthattheloadspaceislowdimensionandhowtousethemeasureddata．Casestudieson

6、a11loaddatarecordedinnorth—eastgridhaveshowntheeffectivenessoftheproposedmethod．ZhouYanjun(electricpowersystemanditsautomation)DirectedbyprofiHeRenmuKEYWORDS：Loadmodelling，Modelstructureofcompositeload，Statisticsanalysis，Supportvectormachine，Generalizationc

7、apabilityO声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《电力负荷统计学特性的研究》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果；据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力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已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位敝储签名：围室堡日期：幽捆7日关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学

8、位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅：④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：啦导师签名：至业日期：塑堕!旦!Ij日期：竺：!：!：2华北电力大学