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188宝金博页面版: 夏季气候敏感型电力负荷的整日曲线预测方法

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内容提示: 摘要电力系统负荷预测是一项具有实际意义的研究课题。针对目前夏季电力负荷为电网带来的神种问题,如高峰负荷供应不足引起拉闸限电。以及负载过高导致电网不能安全稳定运行,本文研究了电力负荷短期预测领域中的相关问题,旨在解决夏季工作日的气候敏感型负荷曲线的预测问题。本文在综述负荷预测领域的传统方法和国内外最新研究进展的基础上,提出了一种针对整日负荷曲线预测的混合型方法。该方法融合了时间序列的数据挖掘与分析技术,在预先寻找负荷曲线的稳定点的基础上,依据曲线24个分段之上稳定点的分布情况,分段采用不同的处理方法,或是借助时序数据挖掘中的...

文档格式:PDF | 页数:52 | 浏览次数:16 | 上传日期:2021-04-03 16:57:34 | 文档星级:
摘要电力系统负荷预测是一项具有实际意义的研究课题。针对目前夏季电力负荷为电网带来的神种问题,如高峰负荷供应不足引起拉闸限电。以及负载过高导致电网不能安全稳定运行,本文研究了电力负荷短期预测领域中的相关问题,旨在解决夏季工作日的气候敏感型负荷曲线的预测问题。本文在综述负荷预测领域的传统方法和国内外最新研究进展的基础上,提出了一种针对整日负荷曲线预测的混合型方法。该方法融合了时间序列的数据挖掘与分析技术,在预先寻找负荷曲线的稳定点的基础上,依据曲线24个分段之上稳定点的分布情况,分段采用不同的处理方法,或是借助时序数据挖掘中的部分技术对曲线段做出预测,或是依据时间序列分析中的ARM A( p,g) 模型进行预测。该方法还在负荷曲线的初步预测结果上,依据相邻点负荷值相差不会太大的事实,按照稳定点尽量不动和整体调整最小的原则,建立线性规划模型对曲线做出平滑处理。此外,我们应用某市的电网负荷数据和天气数据,对此日负荷曲线预测方法做出了实际检验。关键词:负荷预测,时间序列数据挖掘,时问序列分析技术,ARM A( p,g) 模型,线性规划

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