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基于知识库的电力系统短期负荷预测的研究的开题报告
一、研究背景
随着电力系统的快速发展和电力市场的逐渐完善，负荷预测越来越成为了电力系统规划、供需调度和市场交易等领域的重要内容。传统的负荷预测方法主要依赖于历史数据和经验，存在着精度不高、易受外界因素影响等缺点。因此，基于知识库的电力系统短期负荷预测成为一个备受关注的研究方向。
二、研究目的和意义
本论文旨在探究基于知识库的电力系统短期负荷预测方法，包括分析电力系统负荷特征和影响因素、构建负荷预测知识库、实现基于知识库的负荷预测算法等，以提高负荷预测的准确度和可靠性。该研究有助于电力系统管理部门进行供需调度、市场交易等方面的决策，为电力系统的可持续发展提供支撑。
三、研究内容和方法
本论文将通过以下步骤实现基于知识库的电力系统短期负荷预测方法：
1.分析电力系统负荷特征和影响因素，包括电力负荷的波动规律、气象因素、经济因素等；
2.构建负荷预测知识库，采用本体论和知识图谱相结合的方式，以实现知识的存储和查询；
3.实现基于知识库的负荷预测算法，基于知识库中大量的历史数据和专家经验，利用机器学习等技术实现对负荷预测的精确度和可靠性的提升；
4.验证和评估基于知识库的负荷预测方法的准确度和可靠性，与传统的负荷预测方法进行对比分析。
四、预期研究成果
预期研究成果主要包括：
1.分析电力系统负荷特征和影响因素，对电力系统负荷规律有深入的认识和分析的结果；
2.构建负荷预测知识库，基于知识图谱和本体论的方法实现对电力系统负荷预测知识的存储和查询；
3.实现基于知识库的负荷预测算法，实现对电力系统负荷的精确预测；
4.验证和评估基于知识库的负荷预测方法在准确度和可靠性方面的优势。
五、研究进度安排
第一年：调研电力系统负荷预测研究现状，分析电力系统负荷特征和影响因素。
第二年：构建负荷预测知识库，实现知识的存储和查询。
第三年：实现基于知识库的负荷预测算法，进行算法验证和评估。
六、参考文献
[1]H.Sun,L.Wang,andL.Lei,“Anewshort-termloadforecastingapproachusingknowledge-basedsupportvectorregressionanddatapreprocessingtechniques,”Energy,vol.77,pp.513–522,2014.
[2]J.Wang,L.Cheng,HuaiyuWu,Q.Li,andX.Zhang,“Short-termloadforecastingbasedonahybridempiricalmodedecompositionandkernelpartialleastsquaremethodwithknowledge-basedfeatureselection,”AppliedEnergy,vol.183,pp.989-999,2016.
[3]W.Wang,Z.Zhang,X.Song,andX.Zhao,“Short-termloadforecastingofelectricpowersystembasedonknowledgerepresentationandgeneticalgorithm,”EnergyConversionandManagement,vol.72,pp.183-193,2013.