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组合预测模型及其在负荷预测中的应用研究

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选题的依据与意义

国内外文献资料综述

1 绪论

1.1 负荷预测研究的目的和意义

1.2 国内外研究现状与发展趋势

1.3 本文研究内容

2 电力负荷预测的基础理论

2.1 电力负荷预测的概念

2.2 电力负荷预测的特点

2.3 电力负荷预测的基本原理

2.4 电力负荷预测的基本程序

2.5 电力负荷预测的误差分析

3 组合预测理论

3.1 组合预测的概念、分类及意义

3.2 组合预测方法研究的现状

3.3 组合预测的权重系数确定方法

3.4 运用组合预测模型时应考虑的问题

4 电力负荷预测模型的建立

4.1 常用的单项预测模型的建立

4.2 基于灰色关联度指标的模型筛选方法

5 电力负荷组合预测模型的应用研究

5.1 单项预测模型的建立

5.2 单项预测模型的筛选

5.3 组合预测模型的建立

5.4 组合预测模型的比较

6 总结及展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

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摘要

电力负荷预测是城市电网规划中的基础性工作,它为电网规划提供了必不可少的基础数据,其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣,做到准确预测是众多电力工作者努力探求的目标。
  负荷预测的方法众多,每种预测模型都有自己的适用范围,很难适用于所有情况。组合预测能将多种预测方法得到的预测结果进行综合,能较大限度地利用各种预测样本信息,比单个预测模型考虑问题更系统、更全面,因而能够有效地减少单个预测模型过程中一些环境随机因素的影响,从而提高预测精度。对于组合预测而言,如何从众多的预测模型中选择最能发挥组合预测法特点的若干单项预测模型,以及如何对各选定的模型赋予合适的权重,是组合预测方法的重点和难点。
  组合预测的基础是各单项预测模型,因此本文在进行组合预测之前,对常用的单项预测模型进行了探讨,包括三次多项式曲线预测模型、龚伯兹曲线预测模型、灰色预测GM(1,1)模型、抛物线模型(即二次多项式曲线预测模型)、一元线性回归预测模型、指数函数预测模型和二次指数平滑模型。
  针对组合预测中单项预测模型的选择,本文将灰色关联分析和冗余检验应用于单项预测模型的选择中。针对组合预测中各单项预测模型权重系数的求解,本文通过使用五种确定权系数的方法对选出的几种单项预测模型建立组合预测模型,然后对上海市电力负荷进行预测,并把各单项预测方法的预测结果和五种组合预测方法的结果进行对比,从而验证组合预测方法的优越性。最后通过对五种不同的组合预测模型得出的预测结果进行对比,选出预测效果最好的组合预测模型,通过该组合预测模型对上海市未来四年的用电量进行预测。

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