基于多种预测方法的电能质量预警机制研究与实现

摘要

在经济和科技迅速发展的现代社会中，电能正发挥着举足轻重的作用，电能的质量也越来越受到发电单位和用户的重视。然而，一方面，用户量的增多使电力系统的负载快速增加，另一方面，庞大的电网中也有越来越多的污染型用电设备接入，电网中电能质量正在遭受着前所未有的冲击。为了应对越来越严重的电能质量问题，需要根据电网运行状态，对其电能质量指标数据进行分析预测，提前发现问题，尽量减少或避免因电能质量问题造成的损失。
　　在电能质量指标数据预测研究中，通过对预测数据进行分析来预防电能质量问题，预测的准确性是关键。电能质量稳态数据中，有功功率与电压偏差、频率偏差、电网谐波、三相电压不平衡度、电压波动和闪变等指标具有一定的相关性。本文首先利用时序算法中ARIMA和ARTXP组合预测算法对有功功率以及五项指标值进行预测，得到预测结果并保存入库。然后根据有功功率与五项指标有一定的相关性，建立决策树模型分析他们相关性的强弱和规律，利用组合预测模型预测的有功功率值对其他指标进行预测。分析每一指标两种预测方法的准确度，选择最优模型对其预测。然后，将每项指标的最优预测结果，作为预警子系统的输入。在预警子系统实现过程中，将某指标预测值与国家规定标准限值进行比较，根据结果给出相应预警信号，通过短信或邮件方式及时通知电网相关工作人员。最后，编码实现稳态指标的预测预警模块功能，为电力系统的安全运行提供有力支撑。
　　本文所做研究及所实现功能，有助于及时发现电力系统运行过程中已存在或潜在的安全问题，以便采取相应的措施，确保电力系统持续安全稳定运行。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题的背景和意义

1．2 国内外研究动态及发展动态

1．3 本文主要内容概述

第2章 相关技术标准概述

2．1 电能质量数据指标介绍

2．2 预测算法介绍

2．3 数据挖掘预测工具

2．4 本章小结

第3章 需求概述与数据库设计

3．1 需求概述

3．1．1 多维分析预测预警系统需求分析

3．1．2 数据源

3．2 数据库设计

3．3 本章小结

第4章 预测模块的设计与实现

4．1 ARTXP算法模型

4．1．1 ARTXP模型设计原理

4．1．2 ARTXP模型实现

4．2 ARIMA算法模型

4．2．1 ARIMA模型设计原理

4．2．2 ARIMA模型实现

4．3 ARIMA与ARTXP组合预测模型

4．3．1 两种预测模型结果对比及分析

4．3．2 组合预测模型原理

4．3．3 组合预测模型实现及结果分析

4．4 决策树算法模型

4．4．1 决策树模型设计

4．4．2 决策树模型实现与结果展示

4．5 组合模型与决策树模型预测结果对比

4．6 预测结果处理

4．6．1 预测结果查询

4．6．2 预测结果存储

4．7 实时预测功能实现

4．8 本章小结

第5章 预警功能的设计与实现

5．1 预警模块算法设计

5．1．1 预警级别配置

5．1．2 预警流程设计

5．2 预警模块实现

5．2．1 预警事件的生成及保存

5．2．2 预警日志

5．2．3 预警事件通知

5．3 系统展示

5．3．1 预测数据前台展示

5．3．2 预警功能前台展示

5．4 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 本文总结

6．2 后续工作

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果

致谢