文档介绍：华北电力大学(保定)
博士学位论文
基于知识发现的电力需求复合预测研究
姓名:李春祥
申请学位级别:博士
专业:技术经济及管理
指导教师:乞建勋;牛东晓
20090501
中文摘要电力需求预测是电力系统规划与运行的重要基础工作,是电力企业制定购电和发电计划的重要依据,也是电网安全经济运行的重要保障。电力需求指标会受到各种因素的影响,知识发现理论和方法能够用来挖掘指标变化的内在规律及其与影响因素之间的相互关系,从而做出更加科学准确的预测。本文在电力需求预测方面做了如下研究:芯坎⑻岢隽嘶谌副炅康母春显げ饽P汀H副炅考粗副曜芰俊⒅副暝龀量和指标增长率,将预测指标序列转换为三指标量序列,对每个序列进行独立分析并预测,然后再拟合成最终的预测结果,称之为复合预测。文中将电力需求预测划分为电量预测和负荷预测,并应用灰色关联分析对电量指标与影响因素之间的相互关系进行了分析。根据复合预测思想的设计了实现模型,即基于三指标量的电量复合预测综合模型。该模型借鉴了组合预测的思想,首先利用层次分析法针对三指标量序列分别进行模型评价和优选,评价的标准包括模型预测误差、模型拟合度、模型专家信任度和预测趋势可信度,之后研究了两种拟合方法,分别为基于预测有效度的拟合方法和径向基神经网络的拟合方法,并分析了两种方法的优缺点。通过实例分析,对比了综合模型相比传统模型的优势。复合预测方法能够通过对预测指标的多角度分析,获得更多有关数据变化的芯苛俗酆侠枚嘀质萃诰蚍椒ń卸唐诟汉稍げ獾姆椒āJ紫然诖植诩对负荷的影响因素集合进行约简,以约简的影响因素集作为日特征集,之后利用模糊均值聚类方法对日负荷曲线进行聚类分析,将曲线形态最为近似的聚为一类,最后以日特征集代替对应的日负荷曲线,并计算每类的类中心。进行预测时,计算预测日的日特征集到各类中心的距离,距离最近的为预测日的归属类,从归属类中选取历史数据作为训练样本对神经网络预测模型进行训练。通过实例分析,该方法能够显著提高预测精度,并且能够适应一些特殊日期的负荷变化。芯苛诵J斗⑾衷诘缌π枨笤げ庵械挠τ梅椒āPJ斗⑾帜芄蝗诤嫌户驱动知识和数据驱动知识,使用户参与到知识发现的整个过程中,通过知识聚焦实现对知识的进一步挖掘,实现知识库的动态更新和知识的全面评价。文中提出了电力需求预测协同知识发现逻辑模型,充分考虑了电力需求预测的特点,主要实现对预测结果的综合评价,并在此基础上实现对预测结果的微调。芯坎⒖7⒘说缌π枨笤げ夥治鱿低场O低秤τ昧烁春显げ獾乃枷耄捎媚?化设计,具有界面友好、功能丰富、分析全面、可扩展性强等特点,已经在河北省电力公司发展策划部成功应用两年多,并获得了河北省电力公司科技进步二等奖。关键词:电力需求,知识发现,复合预测,综合评价,协同挖掘内在规律,从而做出更加科学的预测。华北电力大学博士学位论文摘要
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拦期:—#畇声关于学位论文使用授权的说明薅一堕明凹眨一尸婷艿难宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑本人郑重声明:此处所提交的博士学位论文《基于知识发现的电力需求复合预测研究》,是本人在华北电力大学攻读博士学位期间,在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,签名:本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学导师签名:日期:均己在文中以明确方式标明。位论文的全部或部分内容。
第一章言选题背景及研究意义引的需求,这就要求对电力企业做出科学、准确、合理的规划,这些都需要对未来的电力需求做出正确的判断,因此电力需求预测是电力系统规划与运行的重要基础工作,从长期看可以对电厂规划、电网建设以及电力企业购电和发电计划提供指导,从短期看也是电同调度和经济运行的重要保障。十届全国人大四次会议批准的《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》,提出了我国未来昃梅⒄沟闹饕D勘辏侵傅肌笆晃经济社会发展的行动纲领。“纲要兴岢龅墓赜诰迷龀に俣取⒔谀堋⒒繁!⒔ㄉ枭缁嶂饕逍屡┐宓饶谌菔谴邮轮社会供求总量基本平衡,避免经济大起大落,实现又快又好发展;二是必须加快转变经济增长方式,要把节约资源作为基本国策。电力是清洁高效的能源,在我国能源战略中占有极为重要的位置,做好电