基于宽度学习系统的短期电力负荷预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电力系统规模的不断扩大和电力市场化改革的深入，电力负荷预测作为电力系统规划、运行和调度的一项重要基础性工作，其重要性日益凸显。

准确的电力负荷预测可以为电力部门制定合理的发电计划、优化电力调度、提高供电可靠性、降低电力成本提供重要依据。

短期电力负荷预测，特别是超短期（如未来几分钟到几小时）和短期（如未来几小时到几天）的预测，对于保障电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、促进可再生能源消纳具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在短期电力负荷预测领域进行了大量的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在短期电力负荷预测领域的研究主要集中于以下几个方面：
预测模型研究:国内学者在传统时间序列分析方法的基础上，引入机器学习、深度学习等方法构建预测模型，如支持向量机、人工神经网络、深度信念网络等，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是研究宽度学习系统在短期电力负荷预测中的应用，并构建基于宽度学习系统的短期电力负荷预测模型。

具体研究内容如下：
1.研究宽度学习系统理论，分析其在短期电力负荷预测中的适用性，并探讨不同宽度学习系统模型在电力负荷预测中的性能差异。

2.分析影响电力负荷的因素，包括历史负荷数据、气象因素（温度、湿度、风速等）、日期类型、节假日信息等，并对数据进行预处理，以提取有效特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，并将遵循以下步骤：
1.文献调研阶段:收集并研读国内外关于短期电力负荷预测、宽度学习系统理论及其应用的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理阶段:收集实际电力负荷数据、气象数据以及其他相关数据，对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理，构建电力负荷预测数据集，为模型训练和测试做好准备。

3.模型构建与优化阶段:基于宽度学习系统理论，构建短期电力负荷预测模型，并根据电力负荷数据的特点对模型结构和参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:将宽度学习系统应用于短期电力负荷预测领域，构建基于宽度学习系统的短期电力负荷预测模型，探索宽度学习系统在电力负荷预测中的应用潜力。

2.方法创新:结合电力负荷数据特点，对宽度学习系统模型结构和参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

3.应用创新:将所构建的模型应用于实际电力负荷预测问题，为电力系统的安全经济运行提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈宁,王耀南,修春波.基于注意力机制和改进宽度网络的光伏发电功率预测[j].电力系统保护与控制,2021,49(17):82-90.

[2] 刘天琪,张粒子,司风琪,等.基于eemd-bls-attention的短期电力负荷多步预测[j].电力系统保护与控制,2022,50(01):157-165.

[3] 孙秋野,李欣然,张沛,等.基于变分模态分解和宽度学习系统的短期电力负荷预测[j].电力系统保护与控制,2021,49(05):102-110.