基于人工智能的秦皇島電網(wǎng)夏季電力日負(fù)荷預(yù)測
發(fā)布時間：2020-12-10 17:28
電能是一種廣泛使用的能源形式,隨著“兩個替代”(在能源的開發(fā)上實(shí)現(xiàn)清潔替代,在能源的利用上實(shí)現(xiàn)電能替代)的不斷推進(jìn),電能將在能源安全中扮演更重要的角色。電能以光速傳播,在大規(guī)模儲電技術(shù)得以突破前,電力的發(fā)、輸、變、配和用五個環(huán)節(jié)必須實(shí)時平衡,其中用電環(huán)節(jié)即電力負(fù)荷是其他四個環(huán)節(jié)調(diào)整出力的依據(jù)。在現(xiàn)有電網(wǎng)規(guī)模下,電網(wǎng)對負(fù)荷的承載能力是一個定值,電力負(fù)荷是一個跟隨時間序列的變值。當(dāng)高峰負(fù)荷超過電網(wǎng)承載能力時,電網(wǎng)調(diào)度部門就必須采取錯避峰和停限電措施。在缺乏負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)的支持下,這種措施往往是緊急的,被限制用電的電力用戶一般來不及做出妥善的應(yīng)對,往往造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此對電力負(fù)荷高峰的準(zhǔn)確預(yù)測具有很強(qiáng)的實(shí)際意義。本文闡述了電力日負(fù)荷預(yù)測的研究背景及意義,并對國內(nèi)外關(guān)于電力日負(fù)荷預(yù)測的各種方法進(jìn)行總結(jié)。對秦皇島電網(wǎng)的運(yùn)行情況、總體負(fù)荷曲線特征和典型分類負(fù)荷曲線特征進(jìn)行了詳細(xì)分析,并對電力負(fù)荷的影響因素進(jìn)行了詳細(xì)分析。氣象要素是影響電力負(fù)荷的重要因素,夏季的秦皇島電網(wǎng)負(fù)荷具有很強(qiáng)的氣象敏感性。在夏季,氣象因素最終是通過影響人體舒適度來影響電力負(fù)荷,因此可以用人體舒適度指數(shù)來替代溫度、濕度和風(fēng)...
【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：78 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖２－２工業(yè)負(fù)荷構(gòu)成情況??
口金融、戾地產(chǎn)、商務(wù)及居民服務(wù)業(yè)??■公共事業(yè)及鈐砰紺織??圖２－１全地Ｋ?ｆｔ荷結(jié)構(gòu)構(gòu)成??表２－１?２０１６年秦皇島市行業(yè)用電比例??全社會＇?Ｗ］電??ｎ?
圖２－６所示足秦皇島－？家鋼鐵企業(yè)的円用電負(fù)荷丨ｉｌｌ線，該鋼鐵企業(yè)２４??小時連續(xù)生產(chǎn)，其用電負(fù)荷較大且保持平穩(wěn)，在３萬千］＞１：丨．卜波動，負(fù)荷曲??線的波動幅度在１０％左右，而從２．２．３可知秦皇島日負(fù)荷曲線的波動幅度一??般在３?０％左冇，由此ｎｊ＇見，５班制連續(xù)生產(chǎn)負(fù)荷的波動幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于地Ｋ負(fù)??荷曲線。??這些三班制連續(xù)生產(chǎn)負(fù)荷往往是－？些重工業(yè)負(fù)荷，閃其用屯Ｗ大，而構(gòu)??成了地丨Ｘ：負(fù)荷的基荷，是地區(qū)負(fù)荷中最穩(wěn)定的部分。盡管其在日負(fù)荷曲線水??平波動幅度＋人，但由Ｔ?Ｋ？受政策和經(jīng)濟(jì)人環(huán)境影響較人，當(dāng)Ｋ－停減產(chǎn)或者??增大產(chǎn)能時，其對整體負(fù)份的降低和增長冇關(guān)鍵作川，例如２０１４年因經(jīng)濟(jì)??形式不好和節(jié)能減排的影響，ｉｆｉ：丨：業(yè)發(fā)展受拽導(dǎo)致該年泰皇島負(fù)荷進(jìn)入２１??世紀(jì)來凸次出現(xiàn)負(fù)增長。又如，２０１７年隨著供給側(cè)改革的推進(jìn)，煤炭、鋼鐵??價格丨叫升，地ｌｘ：重丨：業(yè)企業(yè)幵足３力生產(chǎn)導(dǎo)致秦呈島地Ｋ負(fù)荷出現(xiàn)快速反??彈，地區(qū)最大負(fù)荷創(chuàng)出歷史新高。??這部分負(fù)荷被成為地區(qū)負(fù)荷的基荷，其數(shù)值大，波動小。秦皐島是？個??重工業(yè)比重較低的城市，這部分接荷的比重ｔｉｌ較小，閃此地丨Ｘ：負(fù)荷表現(xiàn)出較??
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于支持向量機(jī)的短期風(fēng)速預(yù)測研究綜述[J]. 楊茂,陳新鑫,張強(qiáng),李大勇,孫涌,賈云彭. 東北電力大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[2]基于改進(jìn)人體舒適指數(shù)的微電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 樊唯欽,張偉,李勇鋼,王家武. 廣東電力. 2017(04)
[3]基于變量選擇與高斯過程回歸的短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 梁智,孫國強(qiáng),衛(wèi)志農(nóng),臧海祥. 電力建設(shè). 2017(02)
[4]基于粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法[J]. 楊錫運(yùn),關(guān)文淵,劉玉奇,肖運(yùn)啟. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2015(S1)
[5]基于綜合氣象指數(shù)和日期類型的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測[J]. 王惠中,劉軻,周佳. 電網(wǎng)與清潔能源. 2015(09)
[6]基于初始條件優(yōu)化的一種非等間距GM(1,1)建模方法[J]. 熊萍萍,黨耀國,姚天祥. 控制與決策. 2015(11)
[7]基于舒適度的多變量混沌短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 王磊,王秋莎,馬中. 河北電力技術(shù). 2015(02)
[8]基于人體舒適度指數(shù)的配電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測方法[J]. 張偉. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2013(09)
[9]基于FHNN相似日聚類自適應(yīng)權(quán)重的短期電力負(fù)荷組合預(yù)測[J]. 牛東曉,魏亞楠. 電力系統(tǒng)自動化. 2013(03)
[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測[J]. 陳文鼎,趙哲身. 節(jié)能技術(shù). 2010(01)
博士論文
[1]基于生物行為機(jī)制的粒子群算法改進(jìn)及應(yīng)用[D]. 程軍.華南理工大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測優(yōu)化算法研究[D]. 喻志程.江蘇大學(xué) 2016
[2]基于改進(jìn)粒子群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[D]. 姚景昆.遼寧工業(yè)大學(xué) 2016
[3]包頭地區(qū)電力負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 孫波.華北電力大學(xué) 2015
[4]縣級區(qū)域短期電力負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 裴樂萍.華北電力大學(xué) 2014
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測[D]. 趙娟娟.哈爾濱理工大學(xué) 2013
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 代林.電子科技大學(xué) 2012
本文編號：2909086
【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：78 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖２－２工業(yè)負(fù)荷構(gòu)成情況??
口金融、戾地產(chǎn)、商務(wù)及居民服務(wù)業(yè)??■公共事業(yè)及鈐砰紺織??圖２－１全地Ｋ?ｆｔ荷結(jié)構(gòu)構(gòu)成??表２－１?２０１６年秦皇島市行業(yè)用電比例??全社會＇?Ｗ］電??ｎ?
圖２－６所示足秦皇島－？家鋼鐵企業(yè)的円用電負(fù)荷丨ｉｌｌ線，該鋼鐵企業(yè)２４??小時連續(xù)生產(chǎn)，其用電負(fù)荷較大且保持平穩(wěn)，在３萬千］＞１：丨．卜波動，負(fù)荷曲??線的波動幅度在１０％左右，而從２．２．３可知秦皇島日負(fù)荷曲線的波動幅度一??般在３?０％左冇，由此ｎｊ＇見，５班制連續(xù)生產(chǎn)負(fù)荷的波動幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于地Ｋ負(fù)??荷曲線。??這些三班制連續(xù)生產(chǎn)負(fù)荷往往是－？些重工業(yè)負(fù)荷，閃其用屯Ｗ大，而構(gòu)??成了地丨Ｘ：負(fù)荷的基荷，是地區(qū)負(fù)荷中最穩(wěn)定的部分。盡管其在日負(fù)荷曲線水??平波動幅度＋人，但由Ｔ?Ｋ？受政策和經(jīng)濟(jì)人環(huán)境影響較人，當(dāng)Ｋ－停減產(chǎn)或者??增大產(chǎn)能時，其對整體負(fù)份的降低和增長冇關(guān)鍵作川，例如２０１４年因經(jīng)濟(jì)??形式不好和節(jié)能減排的影響，ｉｆｉ：丨：業(yè)發(fā)展受拽導(dǎo)致該年泰皇島負(fù)荷進(jìn)入２１??世紀(jì)來凸次出現(xiàn)負(fù)增長。又如，２０１７年隨著供給側(cè)改革的推進(jìn)，煤炭、鋼鐵??價格丨叫升，地ｌｘ：重丨：業(yè)企業(yè)幵足３力生產(chǎn)導(dǎo)致秦呈島地Ｋ負(fù)荷出現(xiàn)快速反??彈，地區(qū)最大負(fù)荷創(chuàng)出歷史新高。??這部分負(fù)荷被成為地區(qū)負(fù)荷的基荷，其數(shù)值大，波動小。秦皐島是？個??重工業(yè)比重較低的城市，這部分接荷的比重ｔｉｌ較小，閃此地丨Ｘ：負(fù)荷表現(xiàn)出較??
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于支持向量機(jī)的短期風(fēng)速預(yù)測研究綜述[J]. 楊茂,陳新鑫,張強(qiáng),李大勇,孫涌,賈云彭. 東北電力大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[2]基于改進(jìn)人體舒適指數(shù)的微電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 樊唯欽,張偉,李勇鋼,王家武. 廣東電力. 2017(04)
[3]基于變量選擇與高斯過程回歸的短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 梁智,孫國強(qiáng),衛(wèi)志農(nóng),臧海祥. 電力建設(shè). 2017(02)
[4]基于粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法[J]. 楊錫運(yùn),關(guān)文淵,劉玉奇,肖運(yùn)啟. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2015(S1)
[5]基于綜合氣象指數(shù)和日期類型的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測[J]. 王惠中,劉軻,周佳. 電網(wǎng)與清潔能源. 2015(09)
[6]基于初始條件優(yōu)化的一種非等間距GM(1,1)建模方法[J]. 熊萍萍,黨耀國,姚天祥. 控制與決策. 2015(11)
[7]基于舒適度的多變量混沌短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 王磊,王秋莎,馬中. 河北電力技術(shù). 2015(02)
[8]基于人體舒適度指數(shù)的配電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測方法[J]. 張偉. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2013(09)
[9]基于FHNN相似日聚類自適應(yīng)權(quán)重的短期電力負(fù)荷組合預(yù)測[J]. 牛東曉,魏亞楠. 電力系統(tǒng)自動化. 2013(03)
[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測[J]. 陳文鼎,趙哲身. 節(jié)能技術(shù). 2010(01)
博士論文
[1]基于生物行為機(jī)制的粒子群算法改進(jìn)及應(yīng)用[D]. 程軍.華南理工大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測優(yōu)化算法研究[D]. 喻志程.江蘇大學(xué) 2016
[2]基于改進(jìn)粒子群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[D]. 姚景昆.遼寧工業(yè)大學(xué) 2016
[3]包頭地區(qū)電力負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 孫波.華北電力大學(xué) 2015
[4]縣級區(qū)域短期電力負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 裴樂萍.華北電力大學(xué) 2014
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測[D]. 趙娟娟.哈爾濱理工大學(xué) 2013
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 代林.電子科技大學(xué) 2012
本文編號：2909086
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