多气象因素智能处理的区域电网母线负荷预测研究

发布时间：2017-09-17 19:06

  本文关键词：多气象因素智能处理的区域电网母线负荷预测研究

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【摘要】：随着社会的不断进步和科技的不断发展,以及我国电力系统和电网管理日趋复杂化、现代化和完善化,电力系统负荷预测问题的研究已成为现代电力系统科学中一个重要的研究领域。特别是母线负荷预测结果的精度,会显著影响安全校核与日前计划,是制定日前工作计划与安全校核的基础。因此,积极开展母线负荷预测工作,精益化地研究母线负荷变化规律,准确地对其进行预测,有助于调度运行部门更好地控制和驾驭驭电网。同时,随着越来越多的冷暖设备被使用,电力负荷受气象因素的影响也越来越大,气象因素逐渐成为研究人员挖掘对电力负荷定量影响的研究重点。基于上述背景,本文结合区域电网和220kV变电站的实际,对影响母线负荷预测的气象因素展开研究,分别对单、多气象因素,日特征、实时气象因素和气象因素的累积效应进行了分析。在单气象因素中,对本站气压、海平面气压、平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、10分钟平均风速、10分钟最大风速、10分钟雨量和能见度这10个因素与母线负荷的关联关系进行了分析,并在此基础上进行多气象因素与母线负荷的关联关系分析,归纳出几个比较重要的综合气象指数；在气象因素的累积效应分析中,着重对热累积效应进行了研究,得出持续高温与母线负荷的关系结论。在关联关系分析的基础上,结合已有的电力负荷预测方法,提出多气象智能处理220kV变电站母线负荷预测改进方法,构建考虑多气象因素的智能预测算法库,该算法库除了包含一些像一次指数平滑法这样的经典预测算法,还包含了一些优化的智能预测算法,有粒子群改进的BP算法和遗传算法改进的RBF算法。最后,根据这些预测算法的特点,制定优选方案。在气象大数据的条件下,结合日特征气象要素向量搜索相似日法和模糊阈值识别气象突变法,最后,本文还研究了温度、湿度、风速、降水、气压等气象因素突变对母线负荷的影响,提出考虑气象突变的母线负荷预测方法和思路。本文选择江苏省南京市作为区域电网的实例,选择中央门变电站作为变电站的实例,搜集2014年6月1日-7月27日的气象数据和对应日期的分区电网负荷数据作为研究原始数据,对以上理论分析进行实例分析,验证其科学性和先进性。
【关键词】：母线负荷 气象因素 气象突变 智能预测模型
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及发展动态分析10-13
• 1.2.1 负荷影响因素研究现状与发展趋势10
• 1.2.2 负荷特性与预测分类研究现状与发展趋势10-11
• 1.2.3 负荷预测技术研究现状与发展趋势11-12
• 1.2.4 考虑气象因素的负荷预测技术研究发展阶段与现状12-13
• 1.3 研究内容和思路13-15
• 1.4 论文创新点15-16
• 第2章 母线负荷预测相关理论16-21
• 2.1 母线负荷16
• 2.2 母线负荷预测方法16-20
• 2.2.1 一次指数平滑预测法16-17
• 2.2.2 BP神经网络17-18
• 2.2.3 RBF神经网络18-19
• 2.2.4 支持向量机预测法19-20
• 2.3 母线负荷预测应用20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 负荷与气象因素之间的关联关系分析21-54
• 3.1 负荷预测中气象因素的影响21
• 3.2 方法和思路21-27
• 3.2.1 母线负荷分解技术21-22
• 3.2.2 关联关系分析方法22-26
• 3.2.3 研究思路26-27
• 3.3 区域电网母线负荷与气象因素关系分析27-34
• 3.3.1 南京分区电网介绍27-28
• 3.3.2 单气象因素关联分析28-32
• 3.3.3 多气象因素关联分析32-34
• 3.4 220kV变电站母线负荷与气象因素关系分析34-49
• 3.4.1 中央门变电站简介34
• 3.4.2 单气象因素关联分析34-45
• 3.4.3 多气象因素关联分析45-49
• 3.5 母线负荷预测中热累积效应分析49-52
• 3.5.1 南京市热累积效益分析50-51
• 3.5.2 变电站热累积效益分析51-52
• 3.6 本章小结52-54
• 第4章 多气象因素智能处理母线负荷预测模型54-77
• 4.1 改进的粒子群优化BP方法54-63
• 4.1.1 PSO-BP算法的输入层55-56
• 4.1.2 PSO-BP算法的特点56
• 4.1.3 实例验证56-63
• 4.2 遗传算法改进的RBF方法63-73
• 4.2.1 遗传算法优化的RBF神经网络63-66
• 4.2.2 GA-RBF新模型在母线负荷短期预测中的应用66
• 4.2.3 实例验证66-73
• 4.3 多气象因素智能预测算法库及优选方案73-76
• 4.3.1 温湿度PSO-BP智能预测算法73-74
• 4.3.2 温湿度GA-RBF智能预测算法74-75
• 4.3.3 温湿度与能见度GA-RBF智能预测算法75
• 4.3.4 优选方案75-76
• 4.4 本章小结76-77
• 第5章 考虑气象突变的超短期母线负荷预测模型77-84
• 5.1 气象突变的影响77
• 5.2 方法和思路77-81
• 5.2.1 基于模糊阂值法识别气象要素突变77-80
• 5.2.2 日特征气象要素向量搜索相似日80
• 5.2.3 方法流程80-81
• 5.3 实例分析81-83
• 5.4 本章小结83-84
• 第6章 研究成果和结论84-85
• 参考文献85-90
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果90-92
• 致谢92

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本文编号：871177