王吉权[1]2004年在《地方电力系统负荷预测的研究》文中进行了进一步梳理负荷预测在电力系统的生产和运行中起重要作用，掌握负荷变化规律，选择合适的负荷预测模型，是提高负荷预测精度的关键。 本文研究了中长期负荷预测理论及其应用。首先简要介绍电力负荷预测的目的、意义及国内外研究动态和趋势；然后详细介绍电力负荷预测的分类、负荷预测的方法及特点、各种预测方法的适用范围、影响负荷预测的主要因素、地方电力负荷的特点等；在此基础上，就黑龙江省地方电力系统负荷预测进行了系统的研究，在研究过程中，提出了增长曲线预测模型参数估计的一种新方法——优化回归组合法；最后，对负荷预测软件实现进行了详尽的论述，并结合电力负荷预测的具体情况，较为深入地分析了预测理论在电力系统中长期负荷预测中的应用，对季节周期预测法、增长曲线预测法和组合预测法通过具体示例进行了仿真实验。实验结果表明，将本研究中的各种预测模型应用于地方电力系统负荷预测中，具有较高的预测精度，是较为科学的预测方法。 针对研究中的各种预测模型，开发出了相应的负荷预测软件。该预测软件集成了数据录入功能、负荷预测功能、误差分析功能、图形分析功能。该预测软件操作方便、实用性强，具有推广使用价值。 本研究为黑龙江省地方电力系统调度、计划、规划和营销等技术管理部门提供了理论依据，有助于地方电力系统管理现代化的实现，不仅具有非常重要的理论意义，而且还具有十分显着的工程实用价值。
申亮[2]2007年在《地方电力系统中长期负荷预测软件的研制》文中研究指明在电力系统计划与运行管理中,负荷预测对电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响。通过分析一些现有的负荷预测方法的特点,适用条件,本文选出六种方法对地方电力系统负荷做中长期预测。其中,在传统灰色预测模型的基础上,本文提出了等维新息和残差校正相结合的改进灰色预测模型,并在残差校正中引入了马尔可夫过程。通过算例的验算,该方法确实提高了电力负荷预测精度。本文采用面向对象的方法编制了负荷预测软件,对选用的各种算法进行了封装,该软件具有良好的可用性和较好的人机交互界面,操作简便。
周晓刚[3]2007年在《盘锦地区中期电力负荷预测的研究》文中研究指明负荷预测在电力系统的生产和运行中起重要作用，掌握负荷变化规律，选择合适的负荷预测模型，是提高负荷预测精度的关键。本文研究了中期电力负荷预测理论及其应用。首先简要介绍电力负荷预测的目的、意义及国内外研究动态和趋势；然后详细介绍电力负荷预测的分类、负荷预测的方法及特点、各种预测方法的适用范围、影响负荷预测的主要因素、地方电力负荷的特点等，在此基础上，就盘锦地方电力系统负荷预测进行了系统的研究。论文应用电力负荷预测理论预测盘锦地区的中期电力负荷情况。分析了盘锦地区的负荷特点和历史情况；通过传统的分析方法建立数学模型进行预测分析，经过误差分析后采用灰色系统理论进行分析，经过对不同方法的综合比较分析，确立最优预测模型，应用于盘锦地区中期电力负荷预测。本次课题主要目的就是运用不同的方法实现对盘锦地区中期电力负荷的预测分析，以便于为相关部门提供该地区负荷发展状况及水平，同时确定各供电区域、各规划时段内的供用电量、供用电最大负荷和地区总的负荷发展水平，确定各规划时段用电负荷的构成。
高英[4]2014年在《基于混合罚函数法综合优化模型的电力负荷预测研究》文中指出电力系统负荷预测是电网规划的核心,如何更好的进行电力负荷预测,已经成为电力企业需要解决的首要任务。在电力系统负荷预测中,可选的预测模型种类很多,每种预测模型都是对实际负荷系统的简化和抽象,并从不同角度对电力负荷系统进行模拟。当对负荷系统进行模拟时,负荷的变量和参数由于外界条件的影响,其发展变化存在着不可预知的多变性和复杂性,具有一定的局限性。因此,不能确保在任何情况下,采用单一负荷预测模型对电力负荷进行预测都能取得较好的预测效果。所以,选择多种负荷预测模型成为进行电力系统负荷预测的重要手段。本文在分析电力负荷预测方法及原理的基础上,采取多种模型进行负荷预测。对负荷模型的特点、使用范围、计算方法等方面进行多方案对比分析,求出各个负荷预测模型的标准离差、相关度、拟合优度和相对误差,舍弃那些预测效果较差的模型,选择出预测精度较高的模型。并采用混合罚函数法作为最优约束条件,对选出的几种单一负荷预测模型进行优化改进,组合出一种新的预测模型——基于混合罚函数法综合优化预测模型。利用黑龙江省双城市和五常市两城区2001年至2010年的实际历史负荷数据,对新建立的模型与选取的单一负荷预测模型进行分析比较,验证了改进后的负荷预测模型精度比其它单一预测模型预测的精度高,说明了改进后的模型具有较好的实际意义和使用前景。本文针对已有的各种预测模型和新改进的预测模型,研发了相应的电力系统负荷预测软件,对选用的各种模型进行了仿真比较。本软件拥有良好的人机交互界面及强大的数据处理能力,便于研究人员使用,并且具有较好的工程使用价值。
毕志鹏[5]2010年在《中长期负荷预测算法研究及系统实现》文中进行了进一步梳理中长期负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,也是电力系统规划建设的依据。其预测的准确性将直接影响到电力系统投资和网络布局,同时也直接关系到电网的安全、经济及可靠运行。本文从计算特点、适用范围出发,对一些现有的负荷预测方法进行了分析,并选出六种方法作为中长期负荷预测。其中,在传统灰色预测模型中的基础上,针对该模型背景值构造及初始值问题的缺点,本文引入粒子群优化算法,提出了一种粒子群优化灰色预测模型。鉴于中长期电力负荷预测受许多直接的或间接的因素影响,其次还没有一种预测方法能保证在任何情况下都能实现较高精度的预测以及考虑到神经网络具有强大的非线性映射能力,本文构建了一种基于神经网络的组合预测模型。算例表明,上述方法都能较大的提高预测精度。最后,本文用LabVIEW图形化语言开发了一套中长期负荷预测软件,该软件具有良好的人机接口,操作简便。
田晓民[6]2013年在《大荔县十二五配电网规划方案研究》文中提出为了满足国民经济发展需要,电力部门必须做好电网规划,提前考虑用户对供电质量和供电可靠性要求,确保用户可靠安全的用好电,优质而准确的规划可以为社会提供可靠的电力保证,节约大量的建设资金。本文首先对大荔县社会经济发展和大荔县电网的现状进行了分析,分析了电网的薄弱环节和存在的问题,其次利用年增长率法、电力弹性系数法等负荷电量预测方法对近期和中期大荔用电量及最大负荷进行了预测分析,通过大荔县域发展及负荷分析,预测了大荔远景负荷,提出了规划改进目标,配网近期和远景发展目标,确定了大荔县“十二五”电网建设改造规划方案。通过对大荔县电网“十二五”规划方案的研究,明确了大荔电网的发展方向,进一步优化网络结构,解决电网“卡脖子”问题,提高电能质量和供电可靠性等电网综合经济效益,建设资源节约型和环境友好型电网,解决电网工程实施与地区总体发展规划相协调的问题,更好的为大荔经济发展服务。
王建国[7]2012年在《新农村建设时期的农村电力发展研究》文中提出建设社会主义新农村是我国未来经济社会发展的战略重点，其中农村电网的建设和发展起到了至关重要的支撑与促进作用。由于历史的原因，我国目前还没有形成完善的、可持续发展的农电体系和管理体制。为适应新时期农村建设的要求，为新农村建设提供坚实的发展基础，农村电力中长期的发展已成为当前迫切需要研究的问题。目前，在农村电力改革、农电企业管理、农电体制等领域已有研究进行过初步的探讨，但总体而言，此领域的研究还处于探索阶段，需要进行更为系统和深入的研究与讨论。基于此，本文以农村电力为研究对象，以农村电力中长期发展为主要问题，重点对叁个方面的内容展开讨论。首先，在新农村电力需求消费预测基础上探索如何规划新型农网；其次，研究如何提升农电企业的运营效率和管理水平；第叁，讨论农电管理体制的模式选择和配套政策。上述叁个方面有关技术、管理与体制的研究构成了我国农电未来发展的内容体系，为农电中长期发展提供了具有针对性的建议和对策，论文主要工作与创新体现在：①结合新农村电网的特征，在对传统电网规划模型目标函数进行改进的基础上，提出了新农村电网规划的基础模型，并进一步提出了考虑分布式电源接入农村电网情形下的新型农网规划模型。论文通过对新农村电力消费需求特点的分析，通过模拟分布式电源接入农网的运行情况，研究实现“小电源”与配网互动的需要，讨论分布式电源对农网潮流、线损及供电可靠性的影响。上述内容为未来新型农网的建立提供了技术支撑。②采用数据包络分析的方法，以国家电力企业为参照，比较了农电企业在综合技术效率表现上的差距，分析了产生上述差异的主要原因。论文证实了农村电力企业在综合运作效率上与国电企业存在差距，这为农电体制改革过程中提升农电企业效率的方向找到了实证支撑。同时，论文进一步分析了影响农电企业运营效率的主要因素，建议在售电量、线损和人员分流增效方面不断提升农电企业的运营效率和管理水平。③针对我国电力体制的形势，分别提出了我国农电管理体制的近期模式和中长期发展模式。论文在分析制约农电体制改革的内外因素的基础上，针对我国农电管理现状，提出了具有实际操作意义的农电管理模式，并且针对我国农电当前形势和未来发展趋势，分别设计了近期模式和中长期发展模式。近期模式主要是针对目前四种主要的农电体制模式提出了短期发展方向，农电体制中长期发展模式则基于未来深化电力体制改革对农电工作的相关要求提出了农电企业未来运营的可能模式。同时，从电价政策、投融资政策和税收政策等方面讨论了农电体制改革的保障机制。本文提出的近期和中长期模式有利于循序渐进地解决当前我国农电管理体制存在的问题，能够为我国的农电体制改革工作提供决策支持，具有创新性和实际意义。
柴淑云[8]2005年在《电力系统中长期负荷预测方法的研究与软件开发》文中研究表明中长期负荷预测是电力系统规划建设的依据。其预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。本文首先对负荷预测的现有方法进行了综述;接着,针对常规组合预测模型加权处理方法中存在的不足,深入探讨了基于模糊理论的变权重的组合预测模型,利用模糊推理来确定权重,并借助MATLAB模糊工具箱进行建模仿真。算例表明,该方法可以较大提高预测的精度;最后,在传统预测方法研究的基础上,结合目前负荷预测领域的一些新成果,用VC++语言开发了一套实用的电力系统中长期负荷预测软件包。此外,本文还针对以往分行业负荷预测中变电站预测准确度不高的问题,提出了采用预测的比例系数和同时系数,这更能真实反映各行业负荷变化情况,实际应用表明,此方法更具科学性和工程实用价值。
朱玲[9]2015年在《空间电力负荷预测方法综述与展望》文中研究指明随着社会的发展,科技的进步,电力企业开始对电力系统实施精细化管理,而电力系统精细化管理的规划工作主要是依靠空间电力负荷预测来进行,所以空间电力负荷预测问题成为当中重要的研究课题。本文结合该领域当中的研究成果,针对空间电力负荷预测进行了更深层次的探索,对如今现有的各种空间电力负荷预测方法进行分析,并提出几点意见以供参考。
孙飞飞[10]2013年在《基于负荷特性的多小水电地区短期负荷预测》文中提出电力系统短期负荷预测是电力部门日常调度的一项重要工作。准确的负荷预测,从经济效益来看,可以帮助电力企业合理安排机组的启停与检修计划,减少不必要的旋转储备,从而降低发电成本；从社会效益来看,可以提高电网运行的安全与稳定性,保证用户的电能质量,从而确保社会正常的生产和生活。因此,短期负荷预测的精度现已成为衡量电力企业管理水平是否走向现代化的重要标志之一我国小水电资源分布广泛,作为一种经济环保的可再生能源,其不仅在增加能源供应、改善能源结构、保护生态环境等方面作出了贡献,还在电力应急保障中发挥了独特作用。但是对于多小水电地区的地方电力部门来说,小水电发电负荷却由于其规律性较全社会用电负荷有很大不同而给他们在提高负荷预测准确度工作上造成了麻烦。因此,根据地方负荷特征,研究适用于多小水电地区的负荷预测模型,具有重要且深刻的现实意义。本文从多小水电地区负荷构成的物理机理入手,首先将网供负荷分解为全社会用电负荷和小水电发电负荷,探索两者负荷的规律性,研究它们的内在规律和外在特性,及其负荷曲线的不同特点,为预测模型的建立和考虑的各类相关因素的选择打下基础。而后分别选择相应的预测方法,建立综合考虑小水电发电负荷影响的组合预测模型,实现精细化的负荷预测：对小水电发电负荷,根据小波分解后得到的小波系数的不同特征,分别对幅值显着且方差大的分量用Elman神经网络进行预测,对剩余分量用相似日加权平均模型进行预测；对全社会用电负荷,采用通用的BP神经网络进行预测。最后将预测得到的全社会用电负荷与小水电发电负荷结果进行合成,还原出供电部门所需上报的网供负荷。本文最后以浙江某小水电装机容量较大的地区为例,验证了该方法的有效性和简便性,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较好的实用价值。
参考文献：
[1]. 地方电力系统负荷预测的研究[D]. 王吉权. 东北农业大学. 2004
[2]. 地方电力系统中长期负荷预测软件的研制[D]. 申亮. 华北电力大学（河北）. 2007
[3]. 盘锦地区中期电力负荷预测的研究[D]. 周晓刚. 沈阳工业大学. 2007
[4]. 基于混合罚函数法综合优化模型的电力负荷预测研究[D]. 高英. 东北农业大学. 2014
[5]. 中长期负荷预测算法研究及系统实现[D]. 毕志鹏. 南昌大学. 2010
[6]. 大荔县十二五配电网规划方案研究[D]. 田晓民. 华北电力大学. 2013
[7]. 新农村建设时期的农村电力发展研究[D]. 王建国. 重庆大学. 2012
[8]. 电力系统中长期负荷预测方法的研究与软件开发[D]. 柴淑云. 华北电力大学（北京）. 2005
[9]. 空间电力负荷预测方法综述与展望[J]. 朱玲. 通讯世界. 2015
[10]. 基于负荷特性的多小水电地区短期负荷预测[D]. 孙飞飞. 浙江大学. 2013