短期负荷预测开題报告.doc

毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告 1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写 2000字左右的文献综述： 文 献 综 述 摘 要 随着我国区域性电力市场的逐步建立和完善，短期负荷预测工作将在电力市场运营中占据十分重要的地位。国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做了大量的研究工作，取得了很多卓有成效的进展。目前用于短期负荷预测的方法很多，可以分为经典预测方法、传统预测方法和智能预测方法等。经典方法有回归分析法和时间序列法；传统方法有卡尔曼滤波法、指数平滑法、灰色预测法、小波分析法；智能预测法有专家系统法、人工神经网络法。 电力系统短期发电计划是在一个调度周期内，根据负荷预报，在满足负荷需求和机组安全、启停机限制的约束条件下，优化选定各时段参加运行的机组，决定机组开停时间及其出力情况，使整个机组在周期内的总消耗为最小。。 随着工农业的发展、人民生活水平的日益提高，社会对电力的需求量越来越大。为了满足日益增大的电力需求量，必须不断扩大电力系统的规模。由于电力工业的发展需要巨大的投资和一次能源，而且对国民经济其它部门有巨大的影响，合理的电力系统规划不仅可以获得巨大的经济效益，也能获得巨大的社会效益。相反，电力系统规划的失误会给国家建设带来不可弥补的损失。所以对电力规划进行分析研究，以求得最大限度提高规划质量，具有重大的意义，而实现这一目标的第一步就是作好电力负荷预测。电力负荷预测的准确程度直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。 准确的电力负荷预测，是电力企业电网管理现代化、科学化提供依据，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，也是电网规划的前提与基础。准确可靠的负荷预测能保证电力系统运行的安全性，又可提高电力运行的经济性。 二．生产实践情况分析和研究现状 2.1研究现状 电力负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值。它包括对未来需求量的预测和未来用电量的预测，基本预测方法主要有四种：长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测。由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，所以负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件。这就使负荷预测具有以下明显的特点：1.不准确性 2.条件性 3.时间性 4.多方案性 短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分，它主要用于预报未来几小时、一天至几天的电力负荷，对于调度安排开停机计划、机组最优组合、最优潮流、电力市场交易有着重要的意义。负荷预测精度越高，越有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。负荷预测的核心问题是预测的数学模型，随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论技术得到很大发展，理论研究逐步深入，为了找到使用方便、准确度高、计算快的负荷预测方法，许多人在理论和实践上进行了广泛的研究和探讨。如各种基于神经网络、灰色理论、分形的方法。不同地区的负荷特性不尽相同，因此，生产实践中应根据实际情况采用适当的负荷预测方法。 2.2发展趋势 电力负荷的变化一方面有其不确定性，明显受到各种环境因素的影响：如气候的变化、意外事故的发生等造成对电力负荷的随机性干扰，这使得负荷时间序列的变化出现非平稳的随机过程；另一方面，在一定条件下电力负荷存在着明显的变化趋势，具有明显的周期性，一旦找到了负荷的变化趋势，按照该变化趋势就能对未来负荷情况作出判断，这就是趋势外推预测技术。一般是在考虑天气因素影响的情况下，把历史负荷线性外推来进行预测，在考虑天气因素对负荷的影响时，因为实际上天气因素和负荷的关系是复杂的非线性关系，精确地考虑非常困难，大多情况都采用简化的模型。ANN(人工神经元网络)适于解决时间序列预测问题，一经引入电力系统，负荷预测就成为其应用研究的一个主要领域。到目前为止，ANN主要应用于短期负荷预测。用ANN进行电力系统的负荷预测，采用的是BP模型，研究用不同的特征量预测不同的负荷。 三．课题主要工作 3.1负荷预测 对电力负荷进行科学预测，基本程序如下： 1.确定负荷预测目的，制订预测计划 2.调查资料和选择资料 3.资料整理 4.对资料的初步分析 5.建立预测模型 6.综合分析，确定预测结果 7.编写预测报告，交付使用 8.负荷预测管理 现给出某一节点若干天的历史负荷数据，数据包括每天24小时该节点的有功负荷、对应各日的最高温度与最低温度，根据这些资料用基于温度准则的外推方法对未来某一天的24小时内该节点的负荷变化曲线进行预测。 3.2经济调度 对于一天24小时来说，负荷是变化的，针对不同时段负荷，应有不同的机组组合方式。由于这些组合方式之间的转移存在附加费用及转移中的约束，所