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    毕业设计-基于分等时段序列法的中长期负荷预测

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    毕业设计-基于分等时段序列法的中长期负荷预测

    1、 - 1 - 基于基于分等时段序列法分等时段序列法的中长期负荷预测的中长期负荷预测 电气工程及其自动化专业 摘要摘要 电力负荷预测是供电部门的重要工作之一,准确的负荷预测,可以经济合理地安排电网内部发 电机的启停,保持电网运行的安全稳定性,减少不必要的旋转储备容量,合理安排机组检修计划,保证 社会的正常生产和生活,有效地降低发电成本,提高经济效益和社会效益。 中长期电力负荷预测是指五到十年左右并以年为单位的预测,主要用于制定电力系统的扩建规划, 为该地区未来供电电源点的确定、 电力建设规模、 电力工业布局以及电网资金和人力资源的平衡提供可 靠的依据。由于中长期负荷预测会受到很多不确定因素的影响

    2、,因此到目前为止,没有哪一种预测模型 能保证在任何不同时间和地区都能获得满意的预测结果。 所以在进行负荷预测时, 必须分析该地区的负 荷变化,结合实际情况,选择合适的预测模型。 本文首先简要地介绍了电力系统中长期负荷预测的研究背景和意义、 基本原理, 对中长期负荷预测 研究的现状进行了综述,分析并比较了常用的中长期负荷预测的方法;其次介绍了负荷预测的分类、特 点、 影响其发展的因素, 以及预测误差产生的原因; 接着对负荷预测中的灰色模型法进行了深入的分析, 讲述了建模的步骤, 检验误差的方法和衡量精度的指标等; 然后通过对灰色理论预测方法建模机理的研 究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进的方

    3、法:残差预测方法是对 GM(1,1)模型的修正;通过对 负荷原始数据序列的预处理及优化, 增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力, 大大提高了灰色 预测方法的适用范围和预测精度;对初始条件的选取,可以使拟合曲线更加符合事物未来发展的规律; 利用等维新息递推 GM(1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,既克服了简单灰 色预测法中数学模型固定不变的弊病, 又利用了灰色预测法短期预测精度高的优点, 能够满足中长期负 荷预测的要求;分等时段序列法的应用,使 GM(1,l)中微分方程中参数为时变量,摒弃了该参数固定 不变的弊端,使 GM(1,l)模型更适用于中长期负荷的预测。经过

    4、改进之后的模型,扩展了普通 GM(1, 1)模型的适应范围,提高了预测精度。利用具体实例将分等时段序列法模型与普通 GM(l,1)模型进行 比较,证明了改进模型具有比普通 GM(1,1)模型误差小、精度高的优点,是一种较好的预测方法。 关键词关键词:负荷预测,中长期负荷预测,灰色理论,GM(1,1)模型,分等时段序列法 - 2 - Forecasting for Medium and long Term Load based on Period Equal Division Series Major: Electric Power System and Its Automation Stude

    5、nt: Chen Zong Zhi Supervisor: Teng Huan Abstract: Load forecasting for power system is one of the important task of power utilities. Accurate load forecasting is helpful to planning generators starting and stopping in the interior of the electrical networks economically and reasonably,preserving the

    6、 security and stability of power system,reducing the unnecessary circumvolving repertory capacity,making planning to overhaul the units in reason,ensuring the normal production and life of the society,effectively reducing the cost of generating electricity,increasing the economical and social benefit. Mid-long term power load forecasting takes 5 or 10 years as an unit for forecasting and is used to work out a plan for expanding power system, provide reliable reference for confirming


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