城市用电量预测的研究

发布时间：2018-02-08 19:13

  本文关键词： 中长期用电量预测 组合预测模型 约束优化进化算法 负荷特性分析　出处：《湖南工业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：当前经济和电力工业迅速发展,国内电力市场进入深化改革阶段,各级电力企业都需要对电力需求市场做出预测。城市用电量和负荷特性预测是电气工程领域的基础工作。中长期电力需求预测相对于短期电力、超短期电力需求预测来说更能体现未来国家政策大方向、全球经济形势、全球能源资源合作配置方向以及环境变化的影响。而长期电力需求更倾向于电力饱和状态。所以,本文研究某城市中长期用电需求。本文首先收集整理华中某城市过去历年社会经济发展实绩和分行业、部门用电数据,对电力需求和负荷特性变化有影响的宏观经济、产业结构调整、重点用户发展、气候及其他因素进行定性定量分析。然后,针对这几个主要因素,分别建立一元线性回归法、产业产值单耗法、大用户分析法以及气候分析法四种单项预测模型。为了进一步提高预测精度,本文提出采用约束优化进化算法来求取各单项模型固定权值的最优分配,约束优化进化算法的搜索引擎采用差分进化算法设计,并引入目标函数的信息防止种群陷入不可行域中的局部最优,达到平衡约束条件和目标函数的目的。采用自适应性的递推算法求得变权系数,将固定权值的组合模型变成变权值的组合预测模型。文中建立的组合预测模型更能体现在中长期预测中各因素的变化对用电量的影响。在用电量预测的基础上,本文还对城市的负荷特性进行了分析。文章最后以该城市“十三五”规划为基础,利用前文所建模型对该城市2015-2020年的全社会用电量和负荷特性做出预测,为该地区电网规划和电力系统调峰调度等提供可靠依据。
[Abstract]:In order to further improve the forecasting precision , the paper puts forward a combination forecasting model which can reflect future state policy direction , global economic situation , global energy resources co - operation configuration direction and climate analysis .

【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM715

【参考文献】

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本文编号：1496062