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电气化铁路负荷影响下的超短期负荷预测研究分析
| 论文题名： | 电气化铁路负荷影响下的超短期负荷预测研究分析 |
| 关键词： | 电气化铁路;超短期负荷预测;支持向量机;小波分解;电力公司 |
| 摘要： | 本课题为某地电力公司科技项目《电气化铁路负荷影响下的超短期负荷预测研究分析》的主要内容。电气化铁路负荷作为影响调研地区负荷预测精度的重要原因，给电网负荷预测工作带来了很大的困难。本课题针对当地的这一情况，首先对负荷特性进行了负荷分析，然后根据负荷分析的结果制定相应的数据处理方案，并引入一种改进的智能方法作为预测方法，最后通过编制一套符合实际应用的操作软件，实现了上述功能。通过实际数据测试，证明了该方法能够有效提高电气化铁路负荷影响下的负荷预测精度。 负荷分析和数据处理是负荷预测的重要准备工作，因此本文首先以电气化铁路负荷特性分析为切入点，分别对电网中的电力负荷变化情况以及电气化铁路负荷特点进行了全面细致的分析，并据此总结出电气化铁路负荷影响下电网日负荷表现出的特点。在此基础上利用负荷预处理的方法去除了负荷数据中的错误数据;通过对相似问题的处理确定训练样本，解决了负荷变化的周期性问题;最后引入小波分解和重构的方法，将数据分为逼近信号与细节信号，从而为降低预测误差提供重要的数据保障。 其次，在对现有超短期负荷预测方法的学习基础后，本文选定目前应用较为广泛的支持向量机方法作为预测方法，通过改进模型的内核参数达到提高预测精度的目的。在确定预测方法后根据电力公司的实际需求，利用MATLAB自带GUI平台，开发了一套集合数据处理、负荷特性指标计算、小波分解与重构和超短期负荷预测功能于一体的应用软件。 最后，本文以2012年测试地区网供负荷数据为原始数据，利用编制的软件对实际案例进行预测，并对预测模型的精确度和使用周期进行分析。实验结果证明，在超短期负荷预测中平均相对误差小于2％，整体预测精度达到98％，满足国家电网超短期负荷预测的相关要求。 本文所开发的软件经过了相关部门的验收鉴定，并在调研地电力公司实际应用。软件具有实用性强、安装方便、操作简单的特点，具有推广价值。 |
| 作者： | 安瑞峰 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 杜欣慧 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 太原理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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