大气污染防治政策下区域钢铁行业用电量智能预测研究

发布时间：2017-06-30 10:21

  本文关键词：大气污染防治政策下区域钢铁行业用电量智能预测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：区域电力预测研究对于电力系统运行规划具有重要意义,研究区域电网主要用电对象特性,开展主要用电对象电力预测,可有效提高整体预测精度,因此我们必须重视区域主要用电对象的电力特性研究。钢铁行业作为冀北地区主要用电对象,自身电力负荷特性较为复杂,同时随着新型大气污染防治政策的逐步推行,冀北钢铁行业用电特性也出现了新变化。因此,必须开展新型大气污染防治政策下的区域钢铁行业用电量智能预测研究,针对推行政策进行分析量化,引入政策因素,构建新阶段适用的钢铁行业电力预测模型,保证电力预测精度。本文旨在开展新型政策环境下冀北钢铁行业用电量预测研究,首先对冀北钢铁行业用电量现状及影响因素进行识别分析,从宏观经济、产量、下游行业及政策角度识别构建了影响因素集；其次针对其中的定性影响因素政策因素开展分析量化研究,为后续预测模型提供输入变量。再次,采用神经网络敏感性分析法,筛减与钢铁行业用电量之间敏感性较小的影响因素,提高后续模型输入变量的准确性；再次,分别利用非线性S型函数、BP神经网络和LSSVM预测模型开展预测,并选取拟合精度较高的BP神经网络和LSSVM进行优化组合,创新构建了大气污染防治政策下的冀北钢铁行业优选组合预测模型。最后,利用本文构建的大气污染防治政策下的冀北钢铁行业优选组合预测模型,开展多情景冀北钢铁用电量预测,给出对应情景下的预测结果。随着大气污染防治政策的广泛推广,政策因素也将逐渐成为各地高耗能行业用电量的重要影响因素,本文提出的大气污染防治政策下的区域钢铁行业用电量智能预测方法可广泛推广应用到其他重工业城市,实现政策因素的量化分析,提高钢铁行业以及其他其他高耗能行业的用电量预测精度,指导行业相关配套电力设施的规划建设,保证电力建设的及时性和经济性。
【关键词】：大气污染防治政策 钢铁用电量 BP神经网络 最小二乘支持向量机 优化组合预测
【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】：F426.61;F426.31;TM715
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 钢铁用电特性研究12-13
• 1.2.2 钢铁电力预测模型方法研究13-16
• 1.3 主要研究内容16-17
• 第2章 冀北钢铁行业用电量现状分析及影响因素识别17-31
• 2.1 冀北钢铁行业用电量现状分析17-21
• 2.2 钢铁行业用电量影响因素识别21-30
• 2.2.1 宏观经济指标22-27
• 2.2.2 产量类指标27-28
• 2.2.3 下游行业发展指标28-30
• 2.2.4 政策性指标30
• 2.3 本章小结30-31
• 第3章 冀北地区大气污染防治政策分析及量化研究31-45
• 3.1 冀北地区大气污染防治政策分析31-37
• 3.1.1 冀北地区现行政策31-34
• 3.1.2 冀北地区预期推行政策34-35
• 3.1.3 政策影响定性分析35-37
• 3.2 政策因素量化思路37-42
• 3.2.1 整体政策影响量量化37-41
• 3.2.2 产能削减政策量化法41-42
• 3.3 大气污染政策因素量化42-44
• 3.3.1 政策量化过程42-44
• 3.3.2 量化结论44
• 3.4 本章小结44-45
• 第4章 钢铁行业用电量神经网络敏感性分析45-54
• 4.1 神经网络敏感性分析方法概述45-46
• 4.2 钢铁行业用电量敏感性分析46-53
• 4.3 本章小结53-54
• 第5章 大气污染防治政策下的冀北钢铁行业预测模型54-69
• 5.1 非线性S型回归函数模型54-58
• 5.1.1 基本理论54
• 5.1.2 非线性预测模型步骤54-55
• 5.1.3 冀北地区钢铁用电量的非线性预测55-58
• 5.2 BP神经网络预测模型58-61
• 5.2.1 基本理论58
• 5.2.2 BP神经网络模型预测步骤58-59
• 5.2.3 冀北地区钢铁用电量BP神经网络预测59-61
• 5.3 最小二乘支持向量机预测模型61-65
• 5.3.1 LSSVM模型方法论61-62
• 5.3.2 LSSVM预测模型步骤62-63
• 5.3.3 冀北地区钢铁用电量LSSVM智能预测63-65
• 5.4 大气污染政策下的冀北钢铁行业用电量优选组合智能预测模型65-68
• 5.4.1 基本理论65-67
• 5.4.2 预测步骤67
• 5.4.3 冀北地区钢铁行业用电量优选组合智能预测67-68
• 5.5 本章小结68-69
• 第6章 大气污染防治政策下的冀北钢铁行业多情景预测69-74
• 6.1 政策模拟情景分析69-71
• 6.2 冀北地区钢铁行业用电量多情景优选组合智能预测71-73
• 6.3 本章小结73-74
• 第7章 研究成果和结论74-75
• 参考文献75-80
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果80-81
• 致谢81

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