论文总字数：27777字

摘 要

随着我国经济的不断发展，电力行业作为整个国民经济的基础变得越来越重要。而进行配电网规划是整个电力行业的基础，但是由于历史原因，我国的配电网规划发展相对滞后，空间负荷预测作为配电网规划的前提就显得尤为重要了。

本文对负荷密度指标法的空间负荷预测方法进行了研究。主要分析了模型差异和影响因素对基于模糊贴近度理论的空间负荷密度指标的影响。本文主要工作是：依据模糊贴近度理论进行空间负荷密度预测，与待验证样本进行对比分析，得到高斯分布隶属函数与欧几里得贴近度这一最优组合；然后使用最优组合分析影响因素对负荷密度指标的影响，对待测区的样本数据进行单一因素调整，并预测负荷密度，逐步遍历完所有的因素指标，对所得负荷密度的变化程度进行分析，从而得到各影响因素的影响程度。通过比较发现人均GDP变动时负荷密度值变化最大，而平均温度的变化最弱。

通过研究可知，在采集样本数据时，应该收集与待测区环境相近的地区的信息，并且需要对本地区的预测模型进行测试。通过研究发现，在进行住宅区负荷预测时，需要着重考虑人均GDP这一影响因素，而对平均温度等信息的采集上可以相对较弱。

关键词： 空间负荷预测，模糊贴近度理论，负荷密度指标法，模型差异，影响因素

Abstract

With the continuous development of China's economy, the power industry has become more and more important as the foundation of the entire national economy. The distribution network planning is the foundation of the entire power industry, but due to historical reasons, China's distribution network planning development is relatively lagging behind, and space load forecasting is particularly important as a premise of distribution network planning.

In this paper, the space load forecasting method based on load density index method is studied. The influence of model differences and influencing factors on the spatial load density index based on fuzzy closeness theory is analyzed. The main work of this paper is to predict the spatial load density based on the fuzzy closeness theory and compare it with the sample to be verified to obtain the optimal combination of Gaussian distribution membership function and Euclidean closeness. Then use the optimal combination to analyze the influencing factors. According to the impact of the load density index, the sample data of the test area is adjusted by a single factor, and the load density is predicted. All the factor indicators are gradually traversed, and the degree of change of the obtained load density is analyzed to obtain the influence degree of each influencing factor. By comparison, it is found that the load density value changes the most when the per capita GDP changes, while the average temperature changes the weakest.

According to the research, when collecting sample data, information about the area close to the environment of the area to be tested should be collected, and the prediction model of the area needs to be tested. Through research, it is found that when calculating the load forecast of residential areas, it is necessary to consider the influencing factors of per capita GDP, and the information such as average temperature can be relatively weak.

KEY WORDS: Spatial load forecasting, fuzzy closeness theory, load density index method, model difference, influencing factors

目 录

第一章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2电力负荷预测定义与分类 1

1.2.1负荷总量预测 1

1.2.2空间负荷预测 1

1.3空间电力负荷预测的研究现状 2

1.3.1空间电力负荷预测研究现状 2

1.3.2空间电力负荷预测方法 2

1.4本文的主要工作 3

第二章 空间负荷预测方法综述 5

2.1空间负荷预测简介 5

2.2用地仿真类负荷预测方法 5

2.2.1用地仿真类方法的基本原理 5

2.2.2用地仿真类方法分类 5

2.2.3用地仿真类方法分析总结 7

2.3负荷密度指标法 7

2.3.1负荷密度指标法基本原理 7

2.3.2传统的负荷密度指标法 8

2.3.3基于智能算法的负荷密度指标法 8

2.3.4基于分类负荷发展曲线的负荷密度指标法 11

2.3.5负荷密度指标法的几点说明 12

2.4多元变量法 12

2.4.1多元变量法的基本原理 12

2.4.2多元变量法存在的问题 13

2.5趋势类负荷预测方法 13

2.5.1趋势类SLF方法的基本原理 13

2.5.2对不利影响因素的解决方法 14

2.6本章小结 14

第三章 基于模糊贴近度理论的负荷密度指标法 16

3.1模糊理论 16

3.1.1模糊数学简述 16

3.1.2模糊数学的应用 16

3.2基于模糊贴近度理论的负荷密度指标法 16

3.2.1方法产生的背景 16

3.2.2实现流程 16

3.3构建标准样本集，确定影响因素 17

3.4隶属函数 18

3.4.1隶属函数简介 18

3.4.2构造隶属函数的基本原则 18

3.4.3常用的隶属函数模型 19

3.5计算模糊贴近度 31

3.5.1模糊贴近度理论 31

3.5.2常用模糊贴近度模型 31

3.6本章小节 33

第四章 模型差异和影响因素对负荷密度预测结果的影响分析 34

4.1模型差异对负荷密度指标的影响分析 34

4.2影响因素对负荷密度指标的影响分析 36

第五章 结论与展望 39

参考文献 40

致 谢 42

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

配电网规划自电力系统发展以来，一直是电网运行管理的重要组成部分，已经融入了广大人民群众的生产生活中，在社会实践中占据着重要的作用，是人民群众对电网服务最直观最贴近的感受，一个优秀的配电规划能够更好地起到改善民生的影响。近年来，我国正逐步转化经济发展方式，配电网规划正是在产业结构的优化升级中进入了新的发展阶段，同时面临着大量机遇和挑战。国家电网公司以建设世界一流的能源企业为目标一直稳定发展。但是由于错综复杂的历史原因，电力行业一直存在着配电网建设远远落后于电力主网架建设的问题。为了使我国的电网建设更进一步，必须做好配电网规划。

负荷预测在配电网规划中占据中重要作用与地位，是配电网规划的依据，负荷预测结果是否准确将直接影响配电规划是否合理，只有进行准确的负荷预测才能保证负荷预测的可靠性^[1]。一个准确的电力负荷预测能够使电力部门做出合理的规划，减少不必要的旋转储备容量，决定未来该地区的装机容量和发电机组的安装容量位置等，能够对变电站的分布位置、容量、以及路线规划做出更可靠的规划，能够提高配电规划的高效性和经济性。同时，由于配电区域上的不同以及天气、气候、地形等因素的影响，使得负荷预测必须因地制宜地采用不同的研究办法。在获取大量数据的基础上进行充分的预测才能保证配电规划的科学性。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：27777字