中長期電力負荷預測技術與套用

內容簡介

對負荷進行中長期預測，有利於決定未來新發電機組的安裝，決定電網的增容和改建，也有利於國民經濟健康、協調、快速地發展。負荷預測核心問題是預測的技術方法，如何改進和簡化方法，提高負荷預報的精度，使預測手段和結果滿足市場經濟的電力發展要求。本書主要研究電力系統負荷中長期預測技術，傳統的預測方法回歸分析法，選取其中能消除變數多重共線性的逐步回歸、嶺回歸和偏最小二乘回歸；電力負荷是時間序列，傳統的時間序列方法可用於預測未來電量需求；在借鑑前人所做工作的基礎上，把當前先進的智慧型決策技術灰色系統、神經網路和遺傳算法套用到電力負荷預測中，並且通過對多個模型的組合最佳化得到了組合預測模型

目錄信息

1緒論

1.1選題背景及意義(1)

1.2國內外研究現狀(6)

1.3主要工作(6)

2電力需求預測方法

2.1電力負荷的構成及特點(9)

2.2負荷預測的步驟(10)

2.2.1歷史數據的收集(10)

2.2.2歷史數據的整理(10)

2.2.3負荷數據的預處理(11)

2.2.4負荷預測模型的建立(11)

2.3電力負荷預測方法簡介(11)

2.3.1基於參數模型的中長期電力負荷預測方法(12)

2.3.2基於非參數模型的中長期電力負荷預測方法(14)

2.3.3與動態過程結合的預測方法(19)

2.3.4組合預測方法(19)

2.4電力需求預測的難點(21)

3江蘇省電力供需現狀及影響因素

3.1電力市場環境分析(22)

3.1.1經濟發展總體情況(22)

3.1.2能源環境(23)

3.2江蘇電力供需形勢分析(24)

3.2.1電力供應能力(24)

3.2.2可再生能源發電(26)

3.2.3電力需求情況(27)

3.3影響江蘇用電量的因素分析(32)

3.3.1經濟因素與用電量的關係分析(32)

3.3.2用電量預測的數據和解釋變數選取(36)

4電力需求預測回歸模型

4.1多重共線性分析(39)

4.1.1產生多重共線性原因(39)

4.1.2多重共線性的影響(40)

4.1.3多重共線性的診斷(42)

4.1.4解決多重共線性的方法(44)

4.1.5對負荷影響因素多重共線性的實證分析(45)

4.2逐步回歸(47)

4.2.1逐步回歸法的基本思想和計算方法(47)

4.2.2負荷的逐步回歸模型(49)

4.3嶺回歸(51)

4.3.1嶺回歸的基本原理和算法(51)

4.3.2負荷的嶺回歸模型(52)

4.4偏最小二乘回歸(54)

4.4.1偏最小二乘回歸分析原理和算法(55)

4.4.2基於偏最小二乘回歸模型的負荷預測(58)

4.5結論(62)

5電力需求灰色預測模型

5.1灰色系統(63)

中長期電力負荷預測技術與套用

基本介紹

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