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地区电网负荷特性分析及其应用研究
被引:0
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
程义明
机构
:
[1]
湖南大学
关键词
:
负荷特性;
短期负荷预测;
影响因素;
有序用电;
分步预测;
D O I
:
暂无
年度学位
:
2012
学位类型
:
硕士
导师
:
罗滇生;
摘要
:
近年来,随着我国电力供需矛盾的进一步深化,加强电力需求侧管理已成为各个电力公司的迫切任务。作为电力需求侧管理的主要内容,开展地区电网负荷特性分析是负荷调控方案制定的重要前提,同时对进一步提高负荷预测准确率具有重要意义。 电力负荷发展具有很强的地域特性。本文以湘潭电网为研究对象,在收集和整理大量数据资料的基础上,对该地区负荷的年、月、日基本特性进行了分析,详细分析了“十一五”期间负荷的发展以及行业用电的增长趋势。 本文系统地总结了影响地区电网负荷特性的各项因素,并对其展开分析,对电力企业开展负荷特性分析工作有较好的指导意义。首先采用基础负荷对比法将气象敏感负荷从原始负荷序列中分离出来,然后采用回归分析法量化分析了该部分负荷与日平均温度的相关性。分析了负荷受大用户、节假日、非统调电源的影响。最后以湖南某地区负荷为例,从发电侧和用电侧分析了电价政策对负荷特性的影响。 根据有序用电的限电原则,阐述了基于分类负荷优先级的有序用电负荷调控思想,对电力企业开展有序用电削峰工作有较好的指导意义。分析了实施有序用电对地区电网负荷特性产生的影响,提出一种考虑有序用电的短期负荷预测策略。总结了当前有序用电工作的各种困难,对有序用电工作的顺利开展提出有效建议。 在湘潭地区负荷特性分析基础上,提出基于分步预测思想的短期负荷预测模型,除去湘钢负荷和加上非统调电源发电后的基础用电负荷能更好地体现负荷变化的规律性和可预测性。针对湘钢负荷非线性冲击波动的特点,本文采用小波分析法对其进行预测。另外,针对特殊节假日负荷样本数据少,同类型日负荷曲线相似程度高的特点,本文提出采用倍比平滑法对节假日负荷进行预测。
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[1]
Neural networks for short-term load forecasting: A review and evaluation
[J].
Hippert, HS
论文数:
0
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0
机构:
Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Hippert, HS
;
Pedreira, CE
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Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Pedreira, CE
;
Souza, RC
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机构:
Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Souza, RC
.
IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS,
2001,
16
(01)
:44
-55
[2]
WEATHER SENSITIVE SHORT-TERM LOAD FORECASTING USING NONFULLY CONNECTED ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
[J].
论文数:
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机构:
CHEN, ST
;
论文数:
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机构:
YU, DC
;
MOGHADDAMJO, AR
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机构:
NATL SUN YAT SEN UNIV,KAOHSIUNG,TAIWAN
MOGHADDAMJO, AR
;
LU, CN
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机构:
NATL SUN YAT SEN UNIV,KAOHSIUNG,TAIWAN
LU, CN
;
VEMURI, S
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机构:
NATL SUN YAT SEN UNIV,KAOHSIUNG,TAIWAN
VEMURI, S
.
IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS,
1992,
7
(03)
:1098
-1105
[3]
母线负荷预测系统的研究与实现
[D].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王健
.
湖南大学,
2009
[4]
省地一体化负荷预测与管理平台的研究与实现
[D].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张凯
.
湖南大学,
2008
[5]
数据挖掘技术在负荷特性分析中的应用
[D].
仲伟宽
论文数:
0
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0
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0
机构:
东南大学
东南大学
仲伟宽
.
东南大学,
2006
[6]
保障电力可靠供应 促进经济结构调整 统一思想抓住机遇扎实做好有序用电工作
[J].
鲁俊岭
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机构:
国家发展和改革委员会经济运行调节局
鲁俊岭
.
电力需求侧管理,
2011,
13
(04)
:1
-4
[7]
考虑人体舒适度的扩展短期负荷预测新方法
[J].
论文数:
引用数:
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机构:
毛弋
;
论文数:
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机构:
唐偲
.
电力系统及其自动化学报,
2011,
23
(03)
:106
-110
[8]
综合预测模型及其单一预测方法的联合参数自适应优化
[J].
论文数:
引用数:
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机构:
李野
;
论文数:
引用数:
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机构:
康重庆
;
论文数:
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机构:
陈新宇
.
电力系统自动化,
2010,
34
(22)
:36
-40
[9]
节能减排环境下广东省年最大降温负荷的测算与分析
[J].
论文数:
引用数:
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机构:
童述林
;
论文数:
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机构:
文福拴
.
华北电力大学学报(自然科学版),
2010,
37
(05)
:32
-37
[10]
基于D-S证据理论的相似日支持向量机短期负荷预测
[J].
论文数:
引用数:
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机构:
李鑫滨
;
论文数:
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机构:
张娟
;
张岩
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机构:
河北建材职业技术学院党委宣传部
电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学)
张岩
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机构:
卢志刚
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电网技术,
2010,
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[1]
Neural networks for short-term load forecasting: A review and evaluation
[J].
Hippert, HS
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机构:
Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Hippert, HS
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Pedreira, CE
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Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Pedreira, CE
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Souza, RC
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Univ Fed Juiz de Fora, Dept Stat, Juiz De Fora, Brazil
Souza, RC
.
IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS,
2001,
16
(01)
:44
-55
[2]
WEATHER SENSITIVE SHORT-TERM LOAD FORECASTING USING NONFULLY CONNECTED ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
[J].
论文数:
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LU, CN
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NATL SUN YAT SEN UNIV,KAOHSIUNG,TAIWAN
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.
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7
(03)
:1098
-1105
[3]
母线负荷预测系统的研究与实现
[D].
论文数:
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机构:
王健
.
湖南大学,
2009
[4]
省地一体化负荷预测与管理平台的研究与实现
[D].
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机构:
张凯
.
湖南大学,
2008
[5]
数据挖掘技术在负荷特性分析中的应用
[D].
仲伟宽
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机构:
东南大学
东南大学
仲伟宽
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东南大学,
2006
[6]
保障电力可靠供应 促进经济结构调整 统一思想抓住机遇扎实做好有序用电工作
[J].
鲁俊岭
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机构:
国家发展和改革委员会经济运行调节局
鲁俊岭
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电力需求侧管理,
2011,
13
(04)
:1
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[7]
考虑人体舒适度的扩展短期负荷预测新方法
[J].
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机构:
毛弋
;
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机构:
唐偲
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电力系统及其自动化学报,
2011,
23
(03)
:106
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[8]
综合预测模型及其单一预测方法的联合参数自适应优化
[J].
论文数:
引用数:
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机构:
李野
;
论文数:
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机构:
康重庆
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论文数:
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机构:
陈新宇
.
电力系统自动化,
2010,
34
(22)
:36
-40
[9]
节能减排环境下广东省年最大降温负荷的测算与分析
[J].
论文数:
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机构:
童述林
;
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机构:
文福拴
.
华北电力大学学报(自然科学版),
2010,
37
(05)
:32
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[10]
基于D-S证据理论的相似日支持向量机短期负荷预测
[J].
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机构:
李鑫滨
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机构:
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张岩
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河北建材职业技术学院党委宣传部
电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学)
张岩
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卢志刚
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电网技术,
2010,
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