基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测.docx
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基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测.docx
基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测随着电力工业发展的不断推进和电力质量的不断提高,电力系统在保证供电质量的同时也需要不断地进行负荷预测,以便实现电力供需平衡,提高系统的效率,降低各类失调和故障的发生,从而保证了电力系统的稳定运行和可靠性。本文将基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测进行探讨,包括其思想方法、特点和应用情况等方面的综合介绍。一、负荷频谱分析的思想方法在电力系统中,负荷是比较显著的因素之一,因此负荷预测就成为了电力系统的一项重要工作。负荷频谱分析方法采用电力系统中的负荷历史数据,并通过计算
基于负荷分类的短期负荷预测方法分析及应用.docx
基于负荷分类的短期负荷预测方法分析及应用摘要负荷预测是电力系统最为常见的问题之一,因此短期负荷预测一直是电力行业的研究热点。短期负荷预测的精度直接影响电力系统的调度和安全运行。针对这一问题,本文提出了一种基于负荷分类的短期负荷预测方法,并将其应用于某电力系统实际场景中的负荷预测。研究结果表明,该方法具有很高的预测精度和实际应用价值。关键词:短期负荷预测;负荷分类;电力系统;预测精度AbstractLoadforecastingisoneofthemostcommonproblemsinpowersyste
基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究的开题报告.docx
基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究的开题报告一、选题背景和意义电力系统的负荷预测是电力系统运行调度的重要工作之一。准确的负荷预测对于保持电力系统的稳定运行、优化电力资源调配以及节约能源具有重要意义。在短期负荷预测中,由于各种原因,负荷总量不断变化,并且存在一定的不确定性。因此,如何准确地预测电力系统的负荷变化,成为电力系统研究中的一个重要问题。传统的负荷预测方法主要基于时间序列分析,其对于周期性和规律性负荷变化的预测效果较好。但是,对于非周期和不规律的负荷变化预测效果不佳,因此需要采用新的预测方
基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究的综述报告.docx
基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究的综述报告随着电力系统的发展,负荷预测已成为电力系统中不可或缺的环节,它对电网的安全运行、电力市场交易和电网规划都有着重要的作用。因此,预测负荷是电力系统运行与管理中至关重要的一环。负荷预测方法主要分为两类:基于数学模型的方法和基于数据驱动的方法。其中,基于数学模型的方法主要包括传统统计学方法、时间序列分析方法、回归分析方法等;而基于数据驱动的方法则包括人工神经网络、支持向量机、模糊神经网络等。本文将重点介绍基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法。负荷分解是一种
基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测.pdf
第18卷第5期中国电机工程学报Vol.18No.51998年9月ProceedingsoftheCSEEStep.1998基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测梁志珊王丽敏3付大鹏张化光33(东北电力学院吉林132012)3(电力科学研究院北京100085)33(东北大学沈阳110006)提要采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据般基本上都是根据负荷及与之相关因素的历史数据记录,选序列进行了特征分析,计算出Lyapunov指数,并利用该Lya2择某类具体的数学模型,通过某种计算技术建立预测模型,