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县级电网短期负荷预测研究开题报告

 2020-02-10 11:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

电力系统短期负荷预测是从已知的用电需求出发,考虑政治、经济、气候、电力系统发供电设备检修等相关因素,对未来一周内的用电负荷需求做出的预测。短期负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划的前提,是一个电网调度部门所必须具有的基本信息。提高短期负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于节煤、节油和降低发电成本,有 利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此,深入研究电力市场的供需形势及其发展是企业经营活动的基础,电力负荷预测工作是准确把握市场脉搏、分析未来电力需求走势的必要工具。

短期负荷预测是电力系统优化调度(如机组最优组合、经济调度、最优潮流计算等)的基础工具,是电力企业日常经营管理工作的重要组成部分。

电力系统短期负荷预测是从已知的用电需求出发,考虑政治、经济、气候、电力系统发供电设备检修等相关因素,对未来一周内的用电负荷需求做出的预测。短期负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划的前提,是一个电网调度部门所必须具有的基本信息。提高短期负荷预测技术水平,有利于计划用电管理,有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划,有利于节煤、节油和降低发电成本,有 利于提高电力系统的经济效益和社会效益。因此,深入研究电力市场的供需形势及其发展是企业经营活动的基础,电力负荷预测工作是准确把握市场脉搏、分析未来电力需求走势的必要工具。

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2. 研究的基本内容与方案

具体县级电网初步定为宜昌市五峰县电网,通过研究分析电力系统负荷的基本特点,建立电力系统短期负荷预测模型,研究设计电力系统短期负荷预测算法,为顺应电力市场改革的要求,预见在各种条件下,短期负荷预测工作的新方向,提出电力调度合理化建议。

拟采用的方案为神经网络预测法。由于短期负荷预测负荷变化的影响因素很多,温度、气象、电价、节假日、经济波动、特殊事件等因素都会对负荷预测的精度产生一定的影响,而神经网络在负荷预测领域的重要作用主要就体现在建模过程中易于处理各种影响负荷变化的因素,在此条件下构造预测模型时应尽可能多地考虑这些变化因素。人工神经网络理论是当今人工智能最重要的实现技术之一。

地区电网负荷预测软件系统的基本功能由负荷预测、数据维护、数据输入、数据分析、办公化管理五部分组成。用神经网络预测法对目标县级电网进行框架的初步构建,将系统负荷模型化。然后通过联系当地国家电网和供电部门,获取实测数据,对数据进行处理之后,基于bp神经网络进行建模与仿真并进行算法分析。最后通过实际算例分析,完成对县级电网短期负荷预测的研究,并找出现有预测方法所包含的问题,对其进行展望和提出初步构想。

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3. 研究计划与安排

第一周:下达毕业设计任务书及要求,查阅国内外研究现状等文献;
第二周:查阅文献,讨论毕业设计任务和内容;
第三章:撰写并提交毕业设计开题报告;
第四至第五周:毕业设计,并完成英文文献翻译;
第六至第八周:毕业设计,完成中期检查;
第九至第十一周:深化毕业设计任务,完成实际设计;
第十二至第十四周:撰写毕业设计论文提纲和正文,完成毕业设计论文;
第十五周:准备论文答辩。

4. 参考文献(12篇以上)


[1]县级电网短期负荷预测方案研究[j]. 郑瑞峰. 河北电力技术. 2006(05)

[2]提高县级供电企业短期负荷预测精度的探究[j]. 邵俊. 湖州师范学院学报. 2008(s1)

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