基于地理信息系统的短期负荷预测研究

发布时间：2020-03-19 07:57

【摘要】：随着能源互联网的蓬勃发展,多种新能源的接入和用户负荷信息的实时变化,使电网对负荷预测的准确性及时效性提出了更高的要求,如何准确地进行短期负荷预测成为了亟待解决的问题。此外,地理信息系统在电网规划、辅助决策等电力系统领域发挥了重要作用,为进一步凸显地理信息系统在电网中的优势,本文将其与短期负荷预测相结合,进行了基于地理信息系统的短期负荷预测研究。首先,结合短期负荷预测的发展及地理信息系统的构成与应用现状,详细地阐述了地理信息短期负荷预测的发展前景。针对如何提高短期负荷预测的准确性问题,本文首先进行了基于地理信息系统的网格划分与合并的研究。将某一地区或某几个地区的负荷,按照“负荷用途”和“负荷密度”两个衡量指标实行全新的网格划分,并在此基础上进行多级网格划分。其次,采用根据负荷变化的简单聚类方法并结合谱多流形聚类方法,对给定的负荷影响因素进行聚类,实现网格负荷的合并,简化负荷预测的过程。最后,根据短期负荷预测的“模型”结果,来验证网格划分与合并模型的有效性。为提高负荷预测的精度,本文对短期负荷预测的BP-RBF神经网络算法进行了改进,将遗传算法作为BP神经网络中改变输入权重的算法函数,以此来克服BP-RBF神经网络算法局部最优和运算速度慢等缺点。通过算例分析,结果表明改进后的算法提高了短期负荷预测的准确性。最后,利用matlab软件中的GUI界面设计,建立了地理信息系统短期负荷预测展示平台。首先,介绍了平台设计的目标、原则及系统结构;其次,对地理信息系统预测过程进行了详细展示,使预测结果体现的更加直观明了。
【图文】：

地图,地图,多级网格,短期负荷

点击“地理信息系统”的菜单栏，会出现“地图读取”“负荷划分”、“负荷合并”等过程的详细步骤。点入“地图读取”，matlab 会对所要预测的地区进行取读，本文选取保定地区的部分区域，其取读的结果如图5-1所示：图 5-1 地区地图的读取5.2.2 网格负荷的划分根据第三章所提到的改进多级网格划分法，，在负荷划分的过程中，根据负荷街道进行初步划分，再根据负荷预测的用途将短期负荷进行分类，最后根据网格负荷的密度的影响，将密度大的地区再详细划分，密度小的地区进行合并。最终得到某

网格,负荷波,商业大厦,华北电力大学

华北电力大学硕士学位论文38一地区网格负荷的划分结果，如图5-2所示：图 5-2 网格负荷的划分5.2.3 网格负荷的合并根据给定的负荷影响因素及负荷波形变化情况的原则，将网格负荷进行合并，得到上文所述的5类负荷：银行、医院；大型水泥厂；超市、公园、商业大厦；学校；居民负荷，其合并的结果如图5-3所示：图 5-3 网格负荷的合并
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM715

【参考文献】