电力系统负荷预测问题的模型及方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

负荷预测是电力系统领域的一个传统研究问题,是指从已知的电力系统 经济 社会 气象等情况出发, 通过对历史数据的分析和研究,探索出事物之间的内在联系和发展变化规律,对负荷发展做出预先估计和推测, 它是规划.计划.用电.调度等部门的基础工作。

本课题将讨论年度 月度和短期负荷预测的特点,成熟方法(灰色模型, 基于各种数学曲线的回归分析模型, 人工神经网络模型等), 并分析负荷预测问题的各种解决方案,和各类负荷预测的共性问题(如原始数据的处理, 参数估计等),最后给出了在电力市场条件下,实际工程应用中应该引起重视的某些问题。

2. 国内外研究现状分析

当前电力系统负荷预测中, 基于得到的测量数据, 运用综合模型, 并根据模型特点, 给出简捷直观的求解方法。而且进一步分析模型的物理意义, 给出一个近似的综合预测模型, 这样保证一定精度的前提下减少计算量。多种综合预测模型的拟合精度均明显优于纯单一模型, 并能得到更好的预测效果。综合上述方法，国内相关文章提出残差平方和方法，进而非线性规划，这大大提高了拟合精度。而为了电网安全、经济运行，为了准确进行负荷预测, 必须及时认真分析各种信息与相关数据, 于是以短期负荷预测的综合模型相应产生，相应的模式识别，聚类分析。当然短期负荷预测要和实际联系，结合实时气象分析，绘出神经网络。还有面向电力市场的短期负荷预测系统设计也提高信息的有效性和可用性。相关文章还对以上各种模型进行了深入探讨，各种最优拟合模型并不等于最优预测模型。所以根据电力市场，产用各种综合模型组合，取长补短，由此产生较优预测模型。电力系统负荷预测一直受国内外学者关注，方法众多，相关文章在结合年度负荷预测，月度负荷预测和短期负荷预测的特点，成熟方法，并分析负荷预测问题的各种解决方案，探讨未来主要研究方法。

电力系统预测模型是一个循序渐进，取长补短的过程。综合以上文章，我们解决问题必须理论结合实际，满足需求。当然电力系统预测模型还可以结合地区用电情况，发电类型等一系列具体情况。

3. 研究的基本内容与计划

1月初到2月初查阅相关资料，收集相关文献，完成开题工作。

2月初到3月中旬，确定设计方案，熟悉编程环境，编写相关程序。

3月中旬到4月底 调试相关程序，撰写论文，修改论文。

4. 研究创新点

负荷预测是电力系统规划，计划，用电，调度等部门的基础工作，文章将讨论长期，中期，短期负荷预测的特点和成熟方法，分析负荷预测问题的各种解决方案：如时间序列分析和ann分析，特别在短期负荷预测中，将结合温度等外界因素建立各种线性及非线性模型。

为保证预测的精度，还将考虑利用组合预测法。

文中将用电力系统中具体数据来说明以上各方法。