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1、畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告電氣過程及自動(dòng)化電氣過程及自動(dòng)化電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的方法及研究電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的方法及研究一、選題的背景與意義1、歷史背景眾所周知,電力系統(tǒng)的作用就是為各類用戶提供可靠且合乎質(zhì)量要求的電能,以隨時(shí)滿足各類負(fù)荷的需求。而電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一,通過準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè),可以確定燃料的供應(yīng)計(jì)劃,經(jīng)濟(jì)合理地安排機(jī)組的啟停,減少旋轉(zhuǎn)備用容量,合理安排檢修計(jì)劃,減低發(fā)電成本,提高經(jīng)濟(jì)效益以及對(duì)運(yùn)行中的
2、電廠出力要求提出報(bào)告,使對(duì)發(fā)電機(jī)組出力變化事先得以估計(jì)。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)理論就是因此而發(fā)展起來的,尤其在形成電力交易市場(chǎng)的過程中,負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究更具有極其重要的意義。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)按預(yù)測(cè)時(shí)間可以分為長(zhǎng)期,中期,短期和超短期。短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)主要是指預(yù)報(bào)未來幾小時(shí)、一天至幾天的電力負(fù)荷并做出估計(jì),目的是給各個(gè)電廠安排日,周發(fā)電計(jì)劃,是電力系統(tǒng)最為關(guān)鍵的一類負(fù)荷預(yù)測(cè)。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)作用的大小主要取決于預(yù)測(cè)精度,精度的準(zhǔn)確與否將直接影響調(diào)度的
3、結(jié)果。從而對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)性帶來重要影響。而在現(xiàn)代工業(yè)水平的不斷提高,城市化快速發(fā)展以及當(dāng)前市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)的條件下,由于電力交易和更加頻繁和經(jīng)營(yíng)主體的區(qū)別,會(huì)出現(xiàn)各種不確定的因素,同時(shí)負(fù)荷對(duì)于電價(jià)的敏感度也隨著市場(chǎng)的完善而逐漸增強(qiáng),這也給負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來新的難度。故準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)對(duì)于提高電力經(jīng)營(yíng)主體的運(yùn)行效益有直接的作用,另一方面突出短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性。2、研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究已有較長(zhǎng)的歷史,它是隨著電力系統(tǒng)中運(yùn)
4、行系統(tǒng)的逐步發(fā)展起來的。隨著數(shù)學(xué)理論和人工智能技術(shù)的相繼引入,人們提出各種各樣的預(yù)測(cè)方法。這些方法各有千秋,很難說哪一種方法絕對(duì)優(yōu)越于其他方法。對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè),需充分研究電網(wǎng)負(fù)荷變化規(guī)律,分析負(fù)荷變化的相關(guān)因子,特別是天氣因素,日類型等和短期負(fù)荷變化的關(guān)系。對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究,主要出發(fā)點(diǎn)大多是以更為先進(jìn)的理論提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,為電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性提供有力的保證。目前負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究主要關(guān)注于預(yù)測(cè)方法上的改進(jìn)和提高。在電力系統(tǒng)短
5、期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述[1]中的各種方法的論述,從我對(duì)衢州地區(qū)的電網(wǎng)負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)中得知,其主要的影響因素是天氣的變化和日類型的負(fù)荷變化。故可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)是相對(duì)于其它方法中較出色的。因?yàn)樗膬?yōu)點(diǎn)是對(duì)大量的非結(jié)構(gòu)性,非規(guī)律性具有自適應(yīng)功能。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性擬合能力,尤其對(duì)預(yù)測(cè)天氣溫度等因素處理尤為方便。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法總體可以分為兩類:傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法和現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法。兩類方法中的各種預(yù)測(cè)方法均有一定的適用場(chǎng)合,各自
6、含有不可克服的缺陷,又各有優(yōu)勢(shì),沒有哪一種方法預(yù)測(cè)精度明顯高于其它方法或適用于各種負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。在實(shí)際運(yùn)算預(yù)測(cè)中,應(yīng)結(jié)合所轄電網(wǎng)的實(shí)際負(fù)荷情況和特點(diǎn),建立適合本地電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,考慮各種因素的影響,從而提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)備性。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)在算法理論研究上雖然取得了很大的成就,但是由于種種原因設(shè)該網(wǎng)絡(luò)共有M層,而第M層僅含輸出節(jié)點(diǎn),第一層為輸入節(jié)點(diǎn),其它為隱含層。為簡(jiǎn)單起見,認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)只有一個(gè)輸出Y。并設(shè)有N個(gè)樣本(Xk,Yk)(k=
7、1,2,,N),對(duì)某一輸入Xk,網(wǎng)絡(luò)輸出為Yk第L層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為Nl(l=1,2,,M),除輸入層以外,各神經(jīng)元的特性為Signoid型,第L層第i個(gè)神經(jīng)元的輸出變量用Oik表示,由第L層的第i個(gè)神經(jīng)元到第L1層的第i個(gè)神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)用Wij表示第L層第i個(gè)神經(jīng)元的輸出變量用礎(chǔ)(ik)表示代價(jià)函數(shù)使用平方誤差函數(shù):2BP網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)及改進(jìn)在運(yùn)用算法時(shí)應(yīng)注意BP網(wǎng)絡(luò)自身所存在的缺點(diǎn),例如它的迭代算法收斂慢,梯度下降法容易使它陷入局部極小點(diǎn)
8、,有可能使求解問題時(shí)得不到最優(yōu)解。在課題的進(jìn)行中,需對(duì)相應(yīng)的改進(jìn)措施。改變迭代算法的收斂慢可采用改進(jìn)激發(fā)函數(shù)或者批處理方法等。在建立預(yù)測(cè)模型的時(shí)候,需對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的模型采用適合的改進(jìn)措施。四、研究的總體安排與進(jìn)度:2010.112010.12完成畢業(yè)設(shè)計(jì)論文的外文翻譯,文獻(xiàn)綜述,開題。2011.12010.2熟悉MATLAB軟件的應(yīng)用和了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中相關(guān)應(yīng)用.2011.22011.3針對(duì)衢州地區(qū)的電網(wǎng)的負(fù)荷因素進(jìn)行分析,
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