空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的方法

发布时间：2017-05-25 20:24

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【摘要】：空间负荷预测(Spatial Load Forecasting,SLF)是城市电网规划的基础,其预测的准确程度直接影响城市电网规划的投资、网络布局和运行的合理性。因此,空间负荷预测作为城市配电网规划的前提和铺垫,高精度的空间负荷预测结果对于城市电网规划具有重要的意义。以往大量的空间负荷预测研究工作重点在于预测方法的提出与改进,很少通过研究空间负荷预测数据预处理方法进而提高预测精度。而实现空间负荷预测的过程中,一般使用元胞的年负荷最大值,若直接使用元胞负荷实测数据中的年最大值进行城市电网空间负荷预测,则极有可能将一些偶然因素影响下带来的误差带入预测结果,而导致预测精度降低。可见,空间负荷预测数据预处理方法的研究对提高空间负荷预测准确性至关重要。本文首先对空间负荷预测研究现状做了详细的介绍,并分别对各种空间负荷预测数据预处理方法的优缺点进行分类并简要分析。然后,将电力负荷按不同原则分类,并涉及到空间电力分辨率和元胞生成原则,进而深入挖掘阐述城市空间电力负荷的特性;接着,将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)理论应用到空间负荷预测中,提出了基于PCA确定元胞负荷最大值的方法,并针对该方法未明确考虑电力负荷特性的不足之处,结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)理论,重新提出了基于EMD确定元胞负荷最大值的方法。最后将两种方法确定的元胞负荷最大值利用传统的空间负荷预测方法应用于空间负荷预测,实例分析表明两种方法都在一定程度上使预测精度,并且使用基于EMD确定的元胞负荷最大值效果更佳。
【关键词】：空间负荷预测 城市电网 元胞负荷 主成分分析 经验模态分解
【学位授予单位】：东北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 课题研究的背景及意义8
• 1.2 空间负荷预测研究现状8-11
• 1.3 空间负荷预测数据预处理研究现状11-13
• 1.4 本文主要研究内容13-15
• 第2章 空间电力负荷特性分析15-22
• 2.1 引言15
• 2.2 电力负荷的分类15-16
• 2.3 电力负荷的影响因素分析16-18
• 2.4 电力负荷特性分析18-19
• 2.5 空间电力负荷特性分析19-21
• 2.5.1 空间电力分辨率19-20
• 2.5.2 空间电力负荷特性20-21
• 2.6 本章小结21-22
• 第3章 基于PCA确定元胞负荷最大值的方法22-32
• 3.1 引言22
• 3.2 PCA理论22-24
• 3.2.1 PCA基本思想22-23
• 3.2.2 主成分提取具体步骤23-24
• 3.3 基于PCA确定元胞负荷最大值基本原理24-25
• 3.4 基于PCA确定元胞负荷最大值25-28
• 3.4.1 提出主成分分析反变换25-26
• 3.4.2 基于PCA确定元胞负荷最大值具体步骤26-28
• 3.5 基于PCA确定元胞负荷最大值算例分析28-31
• 3.6 本章小结31-32
• 第4章 基于EMD确定元胞负荷最大值的方法32-45
• 4.1 引言32
• 4.2 EMD理论32-34
• 4.2.1 EMD基本思想32-33
• 4.2.2 EMD具体步骤33-34
• 4.3 基于EMD确定元胞负荷最大值基本原理34-35
• 4.4 基于EMD确定元胞负荷最大值35-39
• 4.4.1 建立各分量滤取机制35-39
• 4.4.2 基于EMD确定元胞负荷最大值具体步骤39
• 4.5 基于EMD确定元胞负荷最大值算例分析39-42
• 4.6 基于EMD与PCA确定元胞负荷最大值方法算例对比42-44
• 4.7 本章小结44-45
• 结论45-46
• 参考文献46-50
• 附录50-52
• 攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文52-55
• 致谢55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 肖白;徐潇;穆钢;田莉;;空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的概率谱方法[J];电力系统自动化;2014年21期

2 汤庆峰;刘念;张建华;于壮壮;张清鑫;雷金勇;;基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法[J];电网技术;2014年10期

3 肖白;杨修宇;穆钢;宋坤;;基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法[J];电网技术;2014年04期

4 肖白;周潮;穆钢;;空间电力负荷预测方法综述与展望[J];中国电机工程学报;2013年25期

5 肖白;杨修宇;穆钢;宋坤;白洋;李介夫;;基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法[J];东北电力大学学报;2013年Z1期

6 朱凤娟;王主丁;陆俭;张巧霞;向婷婷;;考虑小区发展不均衡的空间负荷预测分类分区法[J];电力系统自动化;2012年12期

7 杨慢慢;王金凤;李燕青;王福菊;;改进的空间负荷预测法及其应用[J];电力科学与工程;2011年11期

8 张金良;谭忠富;;基于经验模态分解和计量经济学模型及混沌模型的短期负荷预测[J];电网技术;2011年09期

9 朱凤娟;王主丁;寿挺;朱铁铭;范华;赵俊光;;考虑规划小区发展时序的空间负荷预测分类分区法[J];华东电力;2011年03期

10 范新桥;朱永利;尹金良;;基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测[J];电力系统保护与控制;2011年03期

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1 马永良;基于改进遗传算法的空间负荷预测研究[D];华南理工大学;2014年

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本文编号：394929