基于网格化的园区电力需求预测方法研究与应用

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1、学校代号10532学号P150601119分类号TP311密级公开工程硕士学位论文基于网格化的园区电力需求预测方法研究与应用学位申请人姓名沈婧雯培养单位信息科学与工程学院导师姓名及职称秦拯教授蒋爱国高级工程师学科专业软件工程研究方向电力大数据/负荷预测论文提交日期2018年4月28日学校代号：10532学号：P150601119密级：公开湖南大学工程硕士学位论文基于网格化的园区电力需求预测方法研究与应用学位申请人姓名：沈婧雯导师姓名及职称：秦拯教授蒋爱国高级工程师培养单位：信息科学与工程学院专业名称：软件

2、工程论文提交日期：2018年4月28日论文答辩日期：2018年5月26日答辩委员会主席：骆嘉伟教授TheoreticalandAppliedResearchonLoadForecastingBasedonGriddingZoneMethodbyShenJingwenB.E.(HuangzhongUniversityofScienceandTechnology)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementsforthedegreeofMa

3、sterofEngineeringinSoftwareEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorQINZhengSeniorEngineerJIANGAiguoApril,2018工程硕士学位论文摘要经济建设和电力系统的不断发展，对精益化电网规划提出来更高的要求。电力系统负荷预测是电力系统规划的前期工作，也是电网规划重要的基础数据来源，对于发电计划、调度等工作具有重要意义。负荷预测的内容和方法多种多样，各自具有不同的

4、优缺点与适用范围。选择具有代表性的预测内容和有效明确的负荷预测模型，是负荷预测工作的关键内容。基于长沙市电网实际发展状况与规划工作特点，本文详细调研国内外负荷预测研究现状与技术特点，归纳总结了负荷特性分类和预测方法、负荷预测内容与负荷预测方法的优缺点与应用范围。以实用性和准确性为目标，首先从时间跨度等角度区分，探讨了基本的负荷特性指标定义方式与表征意义。采用产值单耗法和弹性系数法等多种方法计算比较长沙市的负荷结构特点与变化规律，从而得到长沙市产业结构发展趋势，建立与经济气象等外部指标的联系，为下文负荷预测

5、奠定基础。采用动平均法、指数平滑法、回归曲线法等时序外推方法对具有代表性的电力负荷特性指标进行预测，选择了最优拟合模型。基于负荷特性指标预测值与历史负荷曲线，采用灰色预测法预测统调负荷。该方法首先对历史数据进行加权，得到基准负荷曲线。然后应用灰色系统思想，最终得到了负荷曲线预测值。整体负荷曲线预测效果较好，并分析了误差产生原因。为进一步精确负荷预测成果，选取长沙市具有代表性的产业园区进行网格化中长期负荷研究。首先进行细致的网格划分，定义各个网格的土地属性，突出了不同土地性质的负荷特性。针对个性化的大用电客

6、户特征进行模型修正。该方法有效的提高了网格化园区的负荷预测分辨率，综合考虑了土地属性、行业特征和大用户特异性，提高了网格和总体负荷预测的精度。最后，利用园区供电能力预警可视化平台，通过地理信息技术，利用地图作为数据载体，根据负荷预测结果，结合现有供电能力，以地图渲染的方式表现出园区供电能力的动态预警，形成直观的负荷增长时空分布特征，从而为电网规划决策提供依据。关键词：中长期负荷预测；负荷特性分析；网格化园区负荷预测模型I基于网格化的园区电力需求预测方法研究与应用AbstractThedevelopment

7、ofeconomyandpowersystemleadstoahigherrequirementofgridplanning.Powerloadforecastingistheprelimarywork,aswellasamaindatasourceofelectricalpowersystemplanningandissignificanttopowergenerationanddispatching.Boththecontentsandmethodsofloadforecastingaremanyan

8、dvariedfortheirmerits,drawbacksandapplicationscopes.Therefore,thekeytoloadforecastingischoosingappropriateforecastingcontents,andbuildingavalidandclearforecastingmodel.BasedonthepowersystemplanninganddevelopmentofCh