空间负荷预测的应用研究

论文总字数：30523字

摘 要

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1课题背景及意义 1

1.2国内外研究概况 1

1.3本次课题工作内容 2

第二章 负荷预测基本理论 3

2.1传统预测理论 3

2.1.1曲线拟合法 3

2.1.2回归分析法 3

2.1.3时间序列法 3

2.2组合预测理论 3

2.3现代预测理论 4

2.3.1神经网络预测理论 4

2.3.2模糊预测理论 4

2.3.3灰色数学预测理论 5

2.4空间负荷预测理论 5

2.4.1用地仿真法 5

2.4.2负荷密度指标法 6

2.4.3趋势外推类空间负荷预测法 7

2.5本章小结 8

第三章 基于BP神经网络的组合预测模型 9

3.1BP神经网络组合预测模型 9

3.1.1 预测模型概述 9

3.1.2 BP神经网络 9

3.1.3 组合预测模型基本算法组成 10

3.2模型总算法设计 11

3.3模型算例验证 12

3.4本章小结 15

第四章 基于模糊贴近度的空间负荷预测模型 16

4.1模糊贴近度理论 16

4.1.1 模糊预测理论 16

4.1.2 模糊贴近度 16

4.2负荷密度指标法 17

4.2.1 负荷密度指标法思路 17

4.2.2 负荷密度指标求取 17

4.2.3 负荷预测算法步骤 18

4.3算例验证 19

4.3.1 构造样本指标集 20

4.3.2 计算影响因素权重和隶属函数 21

4.3.3 构造贴近度指标划分集 23

4.3.4 密度指标集验证 24

4.3.5 负荷密度计算 25

4.3.6 负荷预测结果 28

4.4本章小结 30

第五章 结论与展望 31

致谢 32

参考文献（References） 33

摘要

16012232 梁安然

指导教师 张炎平

随着近年来城市化进程不断深入，城网负荷预测越来越重要，预测的可靠性、经济性、时效性要求也越来越高。负荷预测分为总量预测和空间负荷预测（spatial load forecasting， SLF），其中总量法预测的是未来负荷总量期望值，SLF预测未来负荷分布期望值；总量法有助于规划单个地区的负荷情况，SLF有助于规划一个区域内不同地块的发展；总量法使用历史负荷数据，SLF使用负荷空间数据。

总量预测分为传统预测理论、组合预测理论和现代预测理论，传统负荷预测中比较普遍的情况是：仅仅预测负荷发展趋势和预期值，但不会精确给出负荷未来在各个地区的发展趋势。如曲线拟合法、回归分析法、时间序列法等等。

SLF能够同时预测未来供电区域的负荷大小和负荷空间分布，也可以说是对未来用电区域在时间空间上进行的负荷预测。空间负荷预测具有更强准确性、可靠性、低费性，对配电网规划和建设会有很大帮助。

本文对空间负荷预测理论进行了学习研究，深入了解了各种预测理论的优缺点，并且设计了负荷预测模型，使其拥有较高精度，最后通过算例进行说明。首先基于MATLAB平台实现了基于BP神经网络的组合预测方法，其中用到了线性回归法、弹性系数法等方法，通过BP神经网络调整各种方法权值，增大了预测精度，成功将现代负荷预测理论与传统负荷预测理论结合起来。

本文同时还实现了基于模糊贴近度理论的负荷密度指标法，使用模糊贴近度理论构建了负荷密度指标集，使用负荷密度指标法预测负荷发展，通过算例验证了方法的有效性和可行性，实现了较好的空间负荷预测结果。

关键词：负荷预测；空间负荷预测；组合预测方法；BP神经网络；模糊贴近度；负荷密度指标法

Abstract

Abstract：The load forecasting of urban network is becoming more and more important with the development of urbanization, and the reliability, economy and timeliness of the forecast are very important as well. There are two different kinds of load forecasting theories: the total amount load forecast and the spatial load forecast(SLF), the total amount forecast predicts the total load in the future, SLF predicts the spatial distribution of service zone; The total amount method can contribute to the distribution network planning of a single area, and SLF can contribute to the development of different cells in a service zone; the total method needs historical load data, SLF needs spatial load data.

The total amount forecast divides into the traditional forecast theory, combination forecast theory and modern forecast theory. But the traditional load forecasting only analyzes the development trend and the expected value of the load forecast without giving how the electrical energy will be distributed geographically in the service zone, such as curve fitting method, regression analysis method，time series method, etc.

SLF can predict the spatial distribution of service zone and the amount of load. Spatial load forecasting is more accurate, reliable and low cost, which will be helpful to the planning and construction of distribution utility.

This thesis researches the theory of SLF and the advantages and disadvantages of various prediction theories. It designs the load forecasting model which has a higher accuracy. Finally, the example is used for illustration. The thesis presents a combination forecasting method based on BP-neural network by MATLAB, which combining the theory of modern load forecasting with the traditional load forecasting theory. The BP neural network is used to adjust the weights of various methods such as linear regression method and elastic coefficient method, which increases the accuracy of prediction.

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