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基于高等计量经济学的电力系统负荷预测

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第一章绪论

1.1负荷预测的意义和作用

1.2负荷预测常用方法及其特点

1.3在电力系统负荷预测中引入协整理论的意义

1.4本文所做的主要工作

1.5本文总体结构介绍

第二章负荷预测概述

2.1负荷预测的概念

2.2负荷预测的分类

2.3负荷预测的原理

2.4负荷预测的影响因素

2.5负荷预测常用方法

第三章时间序列分析和协整理论

3.1时间序列概念

3.2收敛性

3.3时间序列的平稳性

3.3.1平稳性的概念

3.3.2序列平稳性检验

3.4伪回归(Spurious Regression)问题

3.5非结构化多方程模型与VAR

3.6协整模型与误差纠正模型

3.7协整检验

3.7.1单一协整关系与Engle-Granger两步法

3.7.2多重协整关系与Johansen检验

3.8向量误差纠正模型

3.9协整理论的发展趋势

3.10本章小结

第四章标准协整理论在负荷预测中的应用

4.1标准协整理论的建模过程

4.1.1单整检验

4.1.2 VAR模型的建立

4.1.3协整检验

4.1.4带约束条件的VEC模型的建立

4.1.5 VECM模型的预测

4.2实证系统

4.2.1检验序列间是否同阶单整

4.2.2建立VAR(向量自回归)模型

4.2.3协整检验

4.2.4建立误差纠正模型

4.2.5电力需求预测

4.3对标准协整理论在负荷预测领域的分析

4.4提高预测精度的改进思路

4.5本章小结

第五章变结构协整理论在负荷预测中的应用

5.1关于时间序列结构变化的理论

5.1.1时间序列分析中的结构变化的类型

5.1.2突变检验问题

5.2变结构协整概念和分类

5.2.1变结构协整的概念

5.2.2变结构协整的分类

5.3关于虚拟变量的介绍

5.4参数变结构协整模型的设定

5.5参数变结构协整的建模过程

5.6在负荷预测领域引入变结构协整理论的意义

5.7实证分析

5.7.1检验序列间长期协整关系

5.7.2确定时间序列突变点

5.7.3检验变结构协整关系的存在,建立具体模型

5.7.4建立误差修正模型

5.7.5电力需求预测

5.8本章小结

第六章非线性均衡协整理论在负荷预测中的应用

6.1协整均衡函数对负荷预测的影响及其改进思路

6.1.1均衡函数的重要性

6.1.2改进的关键——均衡函数合理性检验

6.1.3改进后的完整协整建模步骤

6.2实证算例

6.2.1协整检验

6.2.2分析原始均衡关系的残差项

6.2.3建立新的均衡函数

6.2.4建立误差反馈模型

6.2.5电力需求预测

6.3几种预测结果比较

6.4本章小结

第七章年度负荷预测软件包的编写

7.1软件介绍

7.2软件需求分析

7.2.1数据编辑

7.2.2预测区间和预测算法选择

7.3模块设计

7.3.1系统架构

7.3.2数据库连接模块

7.3.3数据库访问模块

7.3.4界面层

7.4系统结构分析

7.4.1类结构

7.4.2数据连接和访问类的结构

7.4.3主对话框类的结构

7.4.4数据编辑对话框类的结构

7.4.5数据预测对话框的类结构

7.4.6预测结果显示对话框的类结构

7.5本章小结

第八章结束语

8.1本文所做的工作和成果

8.2展望

8.3结语

附录

参考文献

致谢

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摘要

负荷预测对电网的经济调度运行以及网络的合理规划都有着重要的意义。随着我国电力事业的发展,电网管理日趋现代化,用电量及负荷预测己成为现代电力系统学科中一个重要的研究领域。随着电力行业逐渐走向市场,人们对负荷预测的精度越来越关注。 本文结合了非经典计量经济学中高等时间序列分析的一些思路方法,建立了预测精度更高、意义更显著的预测模型。 1.分析比较了现有的各类负荷预测模型的优缺点。 2.论述了高等时间序列分析领域中协整理论。 3.运用该理论分析了中国年度用电量和GDP的协整关系,并建立了包括误差纠正机制在内的完整协整预测模型体系,对用电量数据进行了预测。 4.结合电力系统负荷预测具体要求,对标准协整形式进行改进,论述了变参数协整理论和非线性均衡协整理论在负荷预测中运用的可行性。 5.建立了基于变参数协整理论的用电量预测模型,并运用该理论对中国年度用电量进行了预测,与普通协整的预测结果进行了比较。 6.建立了基于非线性协整理论的用电量预测模型,并运用该理论对中国年度用电量进行了预测,比较了几种模型的预测效果。 7.利用VC++软件编译了一套用电量预测软件包,该软件包括数据编辑和用电量预测两个部分:数据编辑部分可以对数据库中的数据源进行添加、删除、修正等功能;用电量预测部分可以选择不同的算法-包括本文中所论述的算法一一进行预测,界面友好。

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