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文檔簡介
1、目前浙江省和寧波地區(qū)缺電形勢嚴峻,電力需求側(cè)管理被高度重視。各種電力負荷原始需求量是電力需求側(cè)管理的依據(jù),但很多需求量是不能直接觀測的,例如各區(qū)縣的夏季空調(diào)負荷,各區(qū)縣按銷售分類的各類用戶負荷及其空調(diào)負荷等。為了用足用好有限的電力資源,提高電力需求側(cè)管理的水平和效果,本文做了相關研究。
根據(jù)當前電力需求側(cè)管理現(xiàn)狀以及面臨的問題,本文對國內(nèi)外先進的電力需求側(cè)管理案例進行了的研究,找到解決問題的基本方法,從了解各類電力負荷的特征和
2、各類電力負荷原始需求量作為突破口,利用2013年和2014年的調(diào)度數(shù)據(jù)、寧波各地區(qū)電量銷售數(shù)據(jù)、負控數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等,通過實際調(diào)研,對寧波地區(qū)的分區(qū)負荷、分溫度段空調(diào)負荷以及寧??h的分類負荷構(gòu)成進行分析,獲得了2013、2014年各種原始負荷需求數(shù)據(jù),通過對春夏季電力負荷、空調(diào)按時段、溫度進行模型,形成負荷典型曲線和分溫度段空調(diào)負荷典型曲線。
本文在分類負荷構(gòu)成分析中主要采用了統(tǒng)計推斷、聚類分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等方法,數(shù)據(jù)
3、預處理上,采用SQL Server2000建立數(shù)據(jù)倉庫,在分析數(shù)據(jù)倉庫中實現(xiàn)分析模型;在負荷預測中主要采用支持向量機及其相關理論,建立了基于支持向量機的夏季電力負荷短期預測模型,以此來參與支持向量機模型的訓練。
另外,本文還研究了電力負荷與氣候的相關性以及電力與經(jīng)濟之間的相關性,為優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、負荷預測,充分發(fā)揮電力工業(yè)的社會經(jīng)濟作用提供決策參考。最后,根據(jù)研究結(jié)果進行了有序用電對策研究,利用構(gòu)成分析結(jié)果形成負荷特征數(shù)據(jù),給出
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