短期电力负荷预测理论和方法开题报告.doc
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1、 表1毕业论文(设计)开题报告论文题目短期电力负荷预测理论和方法1.立题依据我国是一个电力贫乏国家,随着经济的发展计划用电、合理用电是必要的发展趋势,所以短期负荷预测将在市场发展中占有十分重要的地位。短期负荷预测工作将在电力市场运营中占据十分重要的地位。国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做了大量的研究工作,取得了很多卓有成效的进展。目前用于短期负荷预测的方法很多,可以分为经典预测方法、传统预测方法和智能预测方法等。在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天,科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法,如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法
2、、负荷密度法和弹性系数法等。2.研究内容及方案2.1研究目标 准确的电力负荷预测,是电力企业电网管理现代化、科学化提供依据,电力系统负荷预测对电力系统控制、运行起着十分重要的作用,也是电网规划的前提与基础。准确可靠的负荷预测能保证电力系统运行的安全性,又可提高电力运行的经济性。2.2论文提纲 短期负荷预测可对未来一天到七天的负荷进行预测,是调度中心制定发电计划及发电厂报价的依据。它也是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统短期负荷预测的精度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性。短期负荷预测是电力市场运营中不可少
3、的计算。短期负荷计算结果精确与否,对系统运行的经济性、安全性有很大影响。很多地区电网负荷增长很快,电网负荷翻了几翻,短期负荷增长迅猛,很多输电线路和变电所需要增容。因此短期负荷计算结果非常重要。 在对大量负荷数据进行统计分析的基础上,根据电力负荷的特点,国内外市场现状,在考虑天气温度等因素对短期负荷预测影响的基础上,本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测法。利用相应的神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测,发挥了处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。2.3预期达到的研究结果和创新点本文以短期电力负荷预测为研究背景,全面地介绍了短期负荷预测的研究背景、意义。在进行负荷
4、特性分析的基本上,提出了日常用电和重大节日用电两种情况分别建立负荷预测模型,并结合电网运行数据进行了实验分析,提出如是下结果:2.3.1对短期电力负荷数据进行了特性分析,以掌握负荷变化的规律。2.3.2针对电力负荷的特点,对日常用电和重大节日用电负荷进行分类建模。2.3.3气温对灰色预测值的修正。经过搜集的基础资料整理后,要对基础资料进行分析。第一可通过数据的动态折线图或散点图,观察资料变动的轨迹,研究它们是否正常,不正常时原因何在;第二查明异常值后,采用合理的数学方法加以处理,尽可能保持历史数据反映实际情况而进行负荷分析中,找出其变化规律。在对大量的资料进行了全面分析之后,选择其中有代表性的
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