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基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)格空間負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2025-01-14 18:41
  “十二五”以來(lái),我國(guó)已經(jīng)逐步實(shí)行了配電網(wǎng)的網(wǎng)格化規(guī)劃,網(wǎng)格負(fù)荷密度預(yù)測(cè)是精細(xì)化網(wǎng)格化規(guī)劃的重要前提,精確的網(wǎng)格負(fù)荷預(yù)測(cè)可以提高投資效率、能源利用率、改善環(huán)境以及網(wǎng)格變電容量的優(yōu)化配置。網(wǎng)格負(fù)荷的發(fā)展和很多因素相關(guān),很多數(shù)據(jù)是規(guī)劃部門(mén)所不能提供的,這就給網(wǎng)格負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來(lái)了困難。因此,開(kāi)展大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)格空間負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)配電網(wǎng)有著十分重要的意義。本文首先介紹了電力大數(shù)據(jù)的來(lái)源,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)得到了電力負(fù)荷相關(guān)的外部數(shù)據(jù),再結(jié)合電力內(nèi)部數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、數(shù)據(jù)加工以及數(shù)據(jù)融合等技術(shù)構(gòu)建了電力大數(shù)據(jù)集合,是后文開(kāi)展工作的基礎(chǔ)。其次分析了負(fù)荷釋放特性以及釋放特性的相關(guān)性影響因素。首先分析了負(fù)荷釋放特性的相關(guān)系數(shù)的構(gòu)成,提出了基于層次分析和聚類(lèi)算法的負(fù)荷樣本分類(lèi)方法。根據(jù)聚類(lèi)后的分類(lèi)樣本以及電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù),利用最小二乘擬合得到分類(lèi)負(fù)荷釋放特性的相關(guān)系數(shù),為網(wǎng)格負(fù)荷密度修正奠定了基礎(chǔ)。最后提出了一種基于粗糙集信息熵理論的負(fù)荷釋放特性相關(guān)性分析方法,分析了負(fù)荷釋放特性的相關(guān)性因素。最后考慮了網(wǎng)格負(fù)荷的釋放特性,提出了一種基于開(kāi)源信息的網(wǎng)格負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。通過(guò)綜合負(fù)荷預(yù)測(cè)法得到城市的...

【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-5電力用戶分布情況概覽由上圖可以看出,該地區(qū)電力用戶在數(shù)量上主要集中在中部偏南地區(qū),且東北部區(qū)域的負(fù)荷點(diǎn)明顯偏少

圖2-5電力用戶分布情況概覽由上圖可以看出,該地區(qū)電力用戶在數(shù)量上主要集中在中部偏南地區(qū),且東北部區(qū)域的負(fù)荷點(diǎn)明顯偏少

華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文2.3.1城市總體負(fù)荷分布分析在對(duì)城市地理信息收集時(shí),需根據(jù)供電網(wǎng)格分區(qū)進(jìn)行。根據(jù)現(xiàn)狀年網(wǎng)架分布情況和變電站變電情況,城市供電區(qū)域被分為若干個(gè)供電網(wǎng)格,根據(jù)開(kāi)源數(shù)據(jù)的收集方法通過(guò)百度地圖API的數(shù)據(jù)采集,根據(jù)百度地圖API的....


圖2-6城市規(guī)劃區(qū)供電網(wǎng)格劃分示意圖

圖2-6城市規(guī)劃區(qū)供電網(wǎng)格劃分示意圖

圖2-6城市規(guī)劃區(qū)供電網(wǎng)格劃分示意圖城市網(wǎng)格電力負(fù)荷數(shù)目分析時(shí),根據(jù)城市地理信息以及供電規(guī)行網(wǎng)格化劃分。根據(jù)規(guī)劃文本可以得到網(wǎng)格的經(jīng)緯度坐標(biāo)點(diǎn),數(shù)目爬取的關(guān)鍵因素。運(yùn)用百度地圖提供的應(yīng)用程序編程接口絡(luò)爬蟲(chóng)功能,依據(jù)百度地圖PlaceAPI的請(qǐng)求參數(shù)和返回參數(shù)各電力用戶的....


圖3-1小區(qū)權(quán)重分析結(jié)構(gòu)模型圖

圖3-1小區(qū)權(quán)重分析結(jié)構(gòu)模型圖

圖3-1小區(qū)權(quán)重分析結(jié)構(gòu)模型圖此時(shí)最大的特征向量為max7.4671,一致性比例CR=0.0572,此時(shí)CR小于0.1,判斷矩陣具有滿意一致性。3.2.3居民負(fù)荷的聚類(lèi)分析本文以河南省某市為研究對(duì)象分析負(fù)荷的釋放特性,該市是中原城市群地區(qū)性中心城市,是中原經(jīng)....


圖3-2該市用地總體規(guī)劃圖

圖3-2該市用地總體規(guī)劃圖

圖3-2該市用地總體規(guī)劃圖塊為住宅用地,由總體規(guī)劃圖可以看出,居民用地占比較負(fù)荷為研究對(duì)象,分析居民負(fù)荷的釋放特性。本文采用K區(qū)進(jìn)行聚類(lèi),選取上述7個(gè)因素作為聚類(lèi)因子,根據(jù)層次值,計(jì)算群簇的距離。居民負(fù)荷的而聚類(lèi)結(jié)果如圖3-3所



本文編號(hào):4027026

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