基于知识发现的电力需求复合预测研究

发布时间：2021-07-15 18:47

　　电力需求预测是电力系统规划与运行的重要基础工作,是电力企业制定购电和发电计划的重要依据,也是电网安全经济运行的重要保障。电力需求指标会受到各种因素的影响,知识发现理论和方法能够用来挖掘指标变化的内在规律及其与影响因素之间的相互关系,从而做出更加科学准确的预测。本文在电力需求预测方面做了如下研究:（1）研究并提出了基于三指标量的复合预测模型。三指标量即指标总量、指标增长量和指标增长率,将预测指标序列转换为三指标量序列,对每个序列进行独立分析并预测,然后再拟合成最终的预测结果,称之为复合预测。文中将电力需求预测划分为电量预测和负荷预测,并应用灰色关联分析对电量指标与影响因素之间的相互关系进行了分析。根据复合预测思想的设计了实现模型,即基于三指标量的电量复合预测综合模型。该模型借鉴了组合预测的思想,首先利用层次分析法针对三指标量序列分别进行模型评价和优选,评价的标准包括模型预测误差、模型拟合度、模型专家信任度和预测趋势可信度,之后研究了两种拟合方法,分别为基于预测有效度的拟合方法和径向基神经网络的拟合方法,并分析了两种方法的优缺点。通过实例分析,对比了综合模型相比传统模型的优势。复合预测方法... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：125 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

保定市供电公司2000-2007年售电量和GDP的散点图

16图2-2 保定市供电公司2000-2007年售电量和年降雨量的散点图图2-3 隐性线性关系示意图图2-3(a)中二者的线性关系不是很明显，我们对v2分别取平方根、对数和倒数，得到新的散点图，如图2-3(b)、(c)、(d)，图2(c)中可以看出取了对数后的二者存在比较明显的线性关系，称之为隐性线性关系。有时候两个变量之间没有明显的线性关系，但是通过一定的变换可以将非线性关系转换为近似线性关系，这对数据分析很有帮助。2.2.2 偏相关分析线性相关分析用于研究两个变量间线性相关的程度，有时因为第三个变量的作用，使线性相关系数不能真正反映两个变量间的线性程度。如身高、体重与肺活量之间的关系。如果使用Pearson共识计算其相关系数

16图2-2 保定市供电公司2000-2007年售电量和年降雨量的散点图图2-3 隐性线性关系示意图图2-3(a)中二者的线性关系不是很明显，我们对v2分别取平方根、对数和倒数，得到新的散点图，如图2-3(b)、(c)、(d)，图2(c)中可以看出取了对数后的二者存在比较明显的线性关系，称之为隐性线性关系。有时候两个变量之间没有明显的线性关系，但是通过一定的变换可以将非线性关系转换为近似线性关系，这对数据分析很有帮助。2.2.2 偏相关分析线性相关分析用于研究两个变量间线性相关的程度，有时因为第三个变量的作用，使线性相关系数不能真正反映两个变量间的线性程度。如身高、体重与肺活量之间的关系。如果使用Pearson共识计算其相关系数

【参考文献】：
期刊论文
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[9]基于数据挖掘的SVM短期负荷预测方法研究[J]. 牛东晓,谷志红,邢棉,王会青.  中国电机工程学报. 2006(18)
[10]我国“十一五”电力市场需求预测需考虑的问题[J]. 陈兆庆,杨宗麟.  华东电力. 2006(05)



本文编号：3286263