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河南科技大学毕业设计（论文）开题报告 （学生填表） 学院：农业工程学院 2014 年 4月 4日 课题名称 基于回归分析的短期负荷预测研究 学生姓名 潘家阔 专业班级 农电102 课题类型 论文 指导教师 邱兆美 职称 副教授 课题来源 生产 1.设计（或研究）的依据与意义 电力负荷预测是电网规划建设的依据和基础。随着电力工业在国民经济中扮演着越来越重要的角色，电力负荷的正确预测显得尤为重要。电力系统负荷预测对电力系统控制、运行起着十分重要的作用，也是电网规划决策的前提与基础。准确可靠的负荷预测既能保证电力系统运行的安全性，又可提高电力系统运行的经济性。短期负荷预测是电力系统负荷预报的重要组成部分，目前短期负荷预测较多使用时间序列法，相似日法，多元回归分析法，人工神经网络法等，准确的负荷预测，可以避免经济合理的安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。 短期负荷预测不仅是电力企业经济地安排电网发电机组的起停,合理制订机组检修计划,减少不必要的旋转储备容量,保证电网运行的安全稳定性的关键,同时也是建设电力市场,实现促进电网和供电企业参与市场竞争、提高电力行业经济效益和社会效益的基本工作内容。电力负荷预测就是要通过实际电力系统负荷特性的分析,结合实际运行情况,运用数学和计算机方面的知识,建立合理准确的数学模型,最终得出精准的预测结果。针对电力系统短期负荷预测中神经网络输入变量选择与网络训练问题,提出了一种基于回归分析短期负荷预测方法,利用回归分析选择神经网络的输入变量,利用遗传算法训练神经网络。实例研究结果表明该方法可以取得较高的预测精度。本文将回归分析等数学方法与电力系统实际情况相结合,探讨基于相关因素映射选取预测样本的回归分析短期负荷预测方法。系统采用Java语言进行开发,可以跨越各种硬件平台与软件平台;同时在开发过程中运用了大量先进的软件工程开发理念,使得系统具备灵活、开放的特点,便于在不同运行环境中推广以及应用。 最后对全文进行了总结,并对短期负荷预测的发展趋势进行了展望。 2.国内外同类设计（或同类研究）的概况综述 我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要的日常工作，对制定运行方式、维持电力系统安全和经济运行有重要作用，其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。同时，电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而艰巨的任务。? 负荷的预测特点有以下几个方面：? (1)?不准确性? (2)?条件性? (3)?时间性? ?(4)?多方案性? 目前，国内发表的电力系统短期负荷预测的文献较多，所采用的预报方法和到达的预报精度也各有不同。综合起来主要可分为以下三类： 1）传统统计模型法。这是一种二十世纪九十年代以前常用的方法。主要包括时间序列法和回归分析法。这种方法的优点是计算简单、要求的历史数据少。由于是基于统计模型，不易全面地考虑天气因素、突发事件等对于负荷的影响，因此预测精度低。? 2）专家系统法。即充分利用有经验的运行人员的知识、经验和推断规则来进行负荷预测，然而，把专家的知识和经验等精确地表达并转化为一系列规则，则往往是很困难的，而且建立专家系统的工作量要比一般预报算法大得多。? 3）人工神经网络法。人工神经网络具有任意逼近非线性函数的特性，负荷变化是与诸多因素有关的一个非线性函数，用人工神经网络对负荷历史数据进行学习，是抽取和逼近负荷变化曲线并进行负荷预报的有效方法。近十年来，国外报道的相关文献主要是用神经网络方法围绕提高或改善负荷预报的精度来进行负荷预报研究。最具代表性的是美国研制的人工神经网络短期负荷预报器，它包含有两部分预测：一部分预测基本负荷；而另一部分预测负荷变化，这部分考虑了短期内气候条件（温度、湿度）。两部分的自适应组合便是最终的预报结果。该预报器具有较好的自组织自适应特性，已在美国，加拿大的35家电力公司采用。? ????于是，有学者开始将各种智能化算法，如人工神经网络法、遗传算法、最小绝对值滤波算法等用于在受到诸如气象变化、经济环境变化等随机因素干扰情况下的电力系统负荷预测。由于电力系统的负荷受众多不确定因素的影响，是典型的灰色系统，运用灰色系统来分析众多不确定因素与电力负荷预测的关联度已经运用广泛，但如何准确定量描述，以何种准则来进行不确定因素的