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文檔簡(jiǎn)介
1、目前浙江省和寧波地區(qū)缺電形勢(shì)嚴(yán)峻,電力需求側(cè)管理被高度重視。各種電力負(fù)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(cè)的,例如各區(qū)縣的夏季空調(diào)負(fù)荷,各區(qū)縣按銷(xiāo)售分類(lèi)的各類(lèi)用戶(hù)負(fù)荷及其空調(diào)負(fù)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(guān)研究。
根據(jù)當(dāng)前電力需求側(cè)管理現(xiàn)狀以及面臨的問(wèn)題,本文對(duì)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的電力需求側(cè)管理案例進(jìn)行了的研究,找到解決問(wèn)題的基本方法,從了解各類(lèi)電力負(fù)荷的特征和
2、各類(lèi)電力負(fù)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(xiāo)售數(shù)據(jù)、負(fù)控?cái)?shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等,通過(guò)實(shí)際調(diào)研,對(duì)寧波地區(qū)的分區(qū)負(fù)荷、分溫度段空調(diào)負(fù)荷以及寧??h的分類(lèi)負(fù)荷構(gòu)成進(jìn)行分析,獲得了2013、2014年各種原始負(fù)荷需求數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)春夏季電力負(fù)荷、空調(diào)按時(shí)段、溫度進(jìn)行模型,形成負(fù)荷典型曲線和分溫度段空調(diào)負(fù)荷典型曲線。
本文在分類(lèi)負(fù)荷構(gòu)成分析中主要采用了統(tǒng)計(jì)推斷、聚類(lèi)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等方法,數(shù)據(jù)
3、預(yù)處理上,采用SQL Server2000建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),在分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)分析模型;在負(fù)荷預(yù)測(cè)中主要采用支持向量機(jī)及其相關(guān)理論,建立了基于支持向量機(jī)的夏季電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)模型,以此來(lái)參與支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練。
另外,本文還研究了電力負(fù)荷與氣候的相關(guān)性以及電力與經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)性,為優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、負(fù)荷預(yù)測(cè),充分發(fā)揮電力工業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)作用提供決策參考。最后,根據(jù)研究結(jié)果進(jìn)行了有序用電對(duì)策研究,利用構(gòu)成分析結(jié)果形成負(fù)荷特征數(shù)據(jù),給出
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