文档介绍：江苏大学
硕士学位论文
基于多项回归神经网络的江苏省长期电力负荷组合预测模型研
究
姓名:蒋惠凤
申请学位级别:硕士
专业:统计学
指导教师:何有世
20060401
摘要江苏大学硕士学位论文对负荷进行中长期预测,有利于决定未来新发电机组的安装,决定电网的增容和改建,也有利于国民经济健康、协调、快速地发展。负荷预测核心问题是预测的技术方法,如何改进和简化方法,提高负荷预报的精度,使预测手段和结果满足市场经济的电力发展要求。本文主要研究电力系统负荷长期预测技术。本文首先介绍了与电力负荷预测相关的概念、分类和特性,并概述了电力负荷预测的技术发展状况。很多学者已对电力负荷预测技术有长期的研究,也有很多成功的应用案例。但是电力负荷的发展规律具有很强的地域特性,实践中不存趋势,并对现有的较为成熟的预测理论与方法作了系统的总结与分析,适当借鉴其它领域预测工作中的成功经验后,将预测方法应用于江苏省全社会用电量的研回归分析是一种被普遍应用的统计分析与预测技术。但当自变量高度相关时,回归系数用普通最小二乘法就很难估计。本文所建立的以人口、收入、戎副为自变量的回归模型中,自变量之间高度相关。因此,本文研究了用逐步回归法剔除模型中的弱相关变量,用岭回归法的有偏估计量获得更加稳定的估计,用偏最小二乘回归法提取重要成分后回归,最后得到三个回归模型。每种模型的预测结果反映了其对历史序列变化规律的拟合以及对未来变化测精度,组合模型的关键是权重的取得。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将通过各回归方法得出的预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网特优势来确定各回归预测方法的变权系数,最后用训练好的神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。在通用的预测软件。因此,本文分析了江苏电网电力供需形势、消费结构和发展究,得到了适合江苏省用电量预测的模型。规律的推测,因此各单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预络的拓扑结构,利用神经网络在处理非线性、不确定性或模糊关系方面具有的独关键词:电力负荷玫缌预测、多重共线性、逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、神经网络、组合预测模型
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。学位论文作者签名:舔熟、学位论文版权使用授权书年日年日本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫本学位论文属于保密口,在描等复制手段保存和汇编本学位论文。年解密后适用本授权书。不保密回。指导教师签名
学位论文作者签名:籍豫·扎日期:秒月独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
第一章绪论论文的研究背景和意义江苏大学硕士学位论文索用电负荷与主要影响因素之间的内在联系和发展变化规律,对未来的用电需求部分,负荷预报的结果己成为经济调度和推行电力市场化的必要基础。对负荷进行中长期预测,有利于决定未来新发电机组的安装,决定电网的增电力消费增长速度迅速上升,由于在建能力过低,电力装机增长速度下降,年重又出现电力供应短缺苗头,年出现了局部地区、局部时段电力供应短缺现象,年夏天开始更是出现了大面积缺电的现象。江苏地处经济发达的长江三角洲,随着的提高,对用电的需求迅速增长。“八五”以前,江苏省连续多年缺电,其中最主要原因是境内经济高速增长,用电负荷猛增,单纯依靠中央财政拨款建设电源难以满足社会经济发展的需要,电源建设大大滞后于经济发展。到“八五”、“九五”期间,国家实行投资体制改革,采用集资办电,扩大电力建设资金的来源,改变了电力投资紧张的局面,步达到供需平衡,实现了近年来社会经济与电力供应协调发展的良性局面;“九五”锡地区全年用电量增长迅速,年均增长%以上。在用电高峰期产生电力缺口,只能通过拉闸限电抑制需求。面对电力供给偏紧的局面,政府可以加大电力投资来缓解电力短缺,但是也不能盲目的投资,需要合理规划,因此中、长期负荷预测电力是一种敏感性商品,不足的电力供给不仅对江苏省的经济增长产生了负生产、供应、销售、使用是同时完成的,且不能大量储存。因此,为了保证电网安全稳定运行,确保居民生活和重要生产的可靠用电,确保江苏省经济的持续发负