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文檔簡介
1、本文所研究的內(nèi)容是山西省電力公司某科技項目的主要內(nèi)容之一,是針對提高電力生產(chǎn)及電網(wǎng)運行安全性、經(jīng)濟性以及合理安排電網(wǎng)建設(shè)提出的。在電力企業(yè)迅速發(fā)展的今天,對負荷特性指標的計算分析對電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行和經(jīng)濟生產(chǎn)具有重要意義;在負荷特性指標計算分析的基礎(chǔ)上,對中長期負荷進行準確的預(yù)測對于電力系統(tǒng)發(fā)展的整體規(guī)劃具有重要指導意義。
首先,論文對負荷特性指標進行了系統(tǒng)的分析和研究,然后以VisualBasic和Access為平臺,編制
2、了一套負荷特性指標分析計算軟件。其中,用Visual Basic完成前端的人機交互界面,用Access來管理計算過程中用到的大量負荷數(shù)據(jù)(本文采用一天24個整點的負荷數(shù)據(jù))。通過對山西某市2010年負荷特性指標的計算及其負荷特性曲線的繪制表明該軟件人機界面友好、使用方便。
第二,針對中長期負荷預(yù)測中所使用的歷史數(shù)據(jù)量較少,而少量數(shù)據(jù)甚至是單個數(shù)據(jù)是否準確會對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生較大影響的特點,論文對中長期負荷預(yù)測使用的原始數(shù)據(jù)進行
3、預(yù)處理研究,充分利用廣義回歸(Generalized Regression)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的逼近能力和快速的學習能力,將該方法應(yīng)用到中長期負荷預(yù)測數(shù)據(jù)預(yù)處理中,且將其編制成軟件,使VisualBasic和MATLAB實現(xiàn)無縫連接。軟件應(yīng)用實例表明,比起傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補全的數(shù)據(jù)精度更高。
第三,論文針對中長期負荷預(yù)測影響因素較多(如經(jīng)濟、政策因素等),使得中長期負荷預(yù)測具有很大不確定性的特點,對考慮不確定性因素影
4、響的不確定性模型進行了深入研究。用盲數(shù)理論改進經(jīng)典的比例系數(shù)法和回歸分析法,并且用基于盲數(shù)理論的不確定性模型對2010年負荷進行了預(yù)測,其相對誤差為3.23%,較確定性模型有明顯的提高。本文還對GM(1,1)模型及其各種改進模型進行了研究,本文還將傳統(tǒng)方法,灰色理論以及基于盲數(shù)理論的不確定性模型編制成了一套分為年度、季度、月度負荷預(yù)測軟件的軟件包。
最后,論文在中長期負荷預(yù)測的基礎(chǔ)上,在VB平臺上將等權(quán)平均組合預(yù)測模型和方
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