基于局域波的地区负荷分析及其短期负荷预测研究

摘要

本文提出基于局域波的地区负荷分析及其短期负荷预测新方法。首先利用局域波和近似熵理论深入分析地区负荷特性,将负荷序列局域波分解,得到能反映负荷组成的分量及余量；对分量进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱和功率谱,从而分析出各分量对总负荷的波动贡献；再将近似熵作为各分量及余量的特征参数,对比各分量和实际不同类型负荷的近似熵值,研究各分量的物理含义；采用实时气象因素对各负荷分量每天不同时段进行精细化分析,挖掘不同因素对各分量的影响状况。研究了电气化铁路的负荷特性及影响因素,提出基于灾变遗传算法和时序的LS-SVM的预测新方法,该法以时间序列模型与影响因素分析为据确定输入变量,利用灾变遗传优化算法得到模型的最优参数,建立LS-SVM预测模型。最后选择适合各负荷分量及余量的预测模型,然后进行合理重构,得出最后负荷预测结果。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题研究意义及背景

1.2 短期负荷预测研究动向

1.2.1 基于全局模型预测方法

1.2.2 基于局部模型预测方法

1.3 目前电力系统短期负荷预测存在的问题

1.4 本文主要研究内容

第二章 局域波理论

2.1 局域波理论的起源

2.2 局域波理论与方法及其发展状况

2.2.1 瞬时频率的物理意义和局域波法

2.2.2 局域波分解算法的基本思想

2.2.3 局域波分解的几种算法

2.2.4 局域波分解的边界处理方法

2.2.5 局域波分解中的终止筛选标准

2.3 局域波时频谱

2.4 局域波法的工程应用现状

第三章 地区负荷特性分析

3.1 近似熵原理

3.2 实例分析

3.2.1 数据来源

3.2.2 负荷局域波分解

3.2.3 局域波时频分析

3.2.4 近似熵分析

3.2.5 实时气象因素影响分析

3.2.6 负荷分析

3.3 本章小结

第四章 含电铁负荷的地区负荷预测模型

4.1 电铁负荷特性及其影响因素分析

4.2 分量-预测模型

4.2.1 最小二乘支持向量机

4.2.2 时间序列

4.2.3 灾变遗传算法理论

4.2.4 预测模型建立

4.2.5 预测结果分析

4.3 分量二预测模型

4.3.1 时间序列特征分析

4.3.2 模式识别

4.3.3 模型建立

4.4 分量三预测模型

4.5 分量四预测模型

4.5.1 多元线性回归理论

4.5.2 模型建立

4.6 余量预测模型

4.7 预测模型重构及模型评估

4.8 误差分析

4.9 本章小结

第五章 结论

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况