一、长期电力负荷预测的模糊数学方法（论文文献综述）
李婷[1]（2021）在《基于EABLT-RIO的短期负荷预测方法研究》文中研究说明随着经济发展,人民生活水平增长,国内用电量近年来不断增加,产生的电力消耗可能导致计划外的停电事故,且电力能源有大规模储存困难的缺点。此外,电动汽车的快速发展,分布式可再生能源的大量接入都给电网负荷增加了波动性,短期电力负荷预测面临的影响因素逐渐增多。传统预测方法不再适用于复杂多变的电力负荷,挖掘新型的短期负荷预测方法迫在眉睫。本文以基于EABLT-RIO的短期负荷预测研究为课题。在四川省杰出青年科技人才项目（2020JDJQ0037）的支持和引导下,研究了国内外预测方法,总结了短期负荷预测的分类方法及相关方法的优缺点,并分析了新形势下的人工智能预测方法的重要作用。本文提出的EABLT集成模型短期负荷预测方法研究中,首先建立了差分移动自回归模型ARIMA,BP神经网络和LSTM长短期记忆网络、时序卷积网络TCN等单一模型。然后针对当前负荷复杂多变,且规律性较强的特点,基于集成算法,将上述网络集成组合,建立了EABLT预测方法,有效的提升了预测精度。本文提出了基于EABLT-RIO的短期负荷预测的研究模型。该模型通过RIO优化方法,对训练后的EABLT模型的预测数据的残差进行估算,矫正了EABLT模型的输出,提高了模型预测精度。并研究了EABLT-RIO模型的不确定性估计的质量,验证了模型的准确性与有效性。结合我国某地区的真实电力负荷数据集,通过算例分析,验证了所构建的EABLT模型的有效性和集成组合预测的优越性。在RIO模型中直接引进预测模型进行残差估计,并对比分析,证明RIO模型具有良好的泛化能力。最后基于输入输出高斯核函数,进行预训练模型的误差校正,并最终证明EABLT-RIO模型可以有效提高预测精度。
邵雪羚[2]（2021）在《地区电网短期负荷预测云平台设计与实现》文中研究指明短期电力负荷预测是电力系统研究领域的一个重要研究方向,对其进行准确高效的预测,对于电网的安全、稳定运行有着非常积极的作用。然而电力负荷的影响因素众多,各个影响因素的收集以及提取通常由人工手动完成,工作量巨大,效率不高。相关学者围绕短期负荷预测研究已经开展了大量工作,取得了大量研究成果,也提出了许多预测算法。但是这些方法大部分对于适用条件都有一定的限制,此外随着电力数据体量与维度不断增加,短期负荷预测研究面临着新的困难与挑战。本文对此展开了研究,设计并实现了一套地区电网短期负荷预测云平台。本文首先对短期电力负荷预测的研究背景以及意义进行了介绍,对负荷特性指标、负荷预测方法、负荷预测软件相关研究的国内外研究现状进行了阐述。结合文献分析以及实地调研,本文系统采用B/S架构体系以及LAMP（Linux,Apache,My SQL,PHP）开发框架,集成当前主流的3种神经网络负荷预测模型作为负荷预测算法,利用python进行负荷预测各类基础数据采集,使用电网企业云作为系统的云平台。随后,本文针对电网负荷预测实际需求进行了系统的功能性及非功能性需求分析,且在此基础上设计了系统架构和功能模块,即负荷预测、负荷数据管理、负荷特性管理、人员管理功能模块。本文针对各个模块的功能进行了详细的功能设计、算法流程设计、数据模型设计,在电力私有云服务器上完成系统部署与实现。在云平台搭建完成之后,对该系统展开了全面的功能性测试及兼容性安全性等测试,测试结果表明该平台可以对短期负荷进行精准预测,并且具有良好的安全性和兼容性。本文设计的地区电网短期负荷预测云平台系统,实现了电网负荷自动化、科学化预测,实现了负荷历史数据、负荷特性数据信息化管理,实现了负荷预测人员考核管理,提升了负荷预测工作效率,提高了电网自动化管理水平,为电网进行精准、高效、科学的负荷预测提供了有力支撑。
孔运运[3]（2021）在《基于多指标模型的电力负荷预测及其在电网中的应用研究》文中研究指明随着我国经济社会的不断发展和用电需求的不断提升,电网面临的压力越来越大。为保障用电需求,“十三五”期间,淮安电网大力推动技术发展,发布了淮安市“十三五”电力发展规划,有效促进了淮安电网改造以及新电网建设。在电网发展过程中,为达成国网公司建设“三型两网”的战略目标、解决现阶段电站规划不足与用电量不平衡的矛盾,淮安公司既要根据建设规划制定好中长期电网发展计划,也要切实加强对短期负荷的预测研究。鉴于此,论文针对淮安电网电力负荷重点开展预测分析及其应用研究,完成的主要工作如下:论文在对电力系统负荷预测国内外研究现状以及研究方法进行总结的基础上,探讨和分析了影响电力系统负荷预测的主要因素,其中影响短期负荷预测的因素主要为温度、经济、节假日等;影响长期负荷预测的因素主要为规划、电网结构、区域结构等。论文以机器学习方法为基础,对这几个主要影响因素进行了深入分析研究。论文还详细分析对比了各种预测方法的优缺点。首先分析了淮安电网现状,随后以采集的淮安电网负荷数据为对象开展研究,通过选取合适的阈值以小波去噪技术来处理原始数据。然后对比分析了传统电力负荷预测法和现代电力负荷预测法各自的优缺点,最后,本文在基于上述两类电力负荷预测法的基础提出了支持向量机的预测模型,并取得了预期的实验效果。论文还探讨了短期负荷预测在电网中的应用。采用支持向量机模型对采集的淮安电网数据进行预测分析,利用短期负荷预测结果进行预警,动态调节储能电站对电网的充放能。该措施对新能源消纳和节约资金有重要价值,实验结果表明短期负荷预测在电网侧储能电站技术中的有效性和重要意义。同时,论文还指出长期负荷预测在电网规划中的重要意义。采用支持向量机模型对淮安市2015～2018年人口、GDP、电力负荷产出进行分析训练,建立长期预测模型,编制电力电量平衡表,给出淮安市2020～2025年各电压等级区域电规划表,为淮安市电力规划建设提供了一定的借鉴意义。
刘雨薇[4]（2020）在《基于VMD和改进LSTM的短期电力负荷预测研究》文中提出电力工业是国家的重要的基础行业之一,电力负荷预测的精度也直接关系到电网的供需平衡、运营成本。传统单一的预测方法在面对非平稳、非线性波动剧烈的负荷序列时拟合效果较差,本文结合深度学习和信号分解的多种方法,结合实际数据对短期电力负荷预测的组合方法进行了研究。本文的主要工作内容包括:（1）本文详细介绍了负荷预测的概念、特点和基本过程,重点分析讨论了电力负荷预测的时间、气候等影响因素。（2）长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）对复杂数据的拟合和复杂数据时间相关性分析的优势。本文详细对比分析了不同神经网络模型的拟合效果和预测精度。由于LSTM神经网络存在着参数无法确定的问题,引入自适应调整的惯性权重和学习因子的粒子群算法（Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO）,对LSTM神经网络模型中的隐藏层神经元节点数、迭代次数和学习率进行网络参数寻优,利用三种测试函数验证了APSO算法在寻优精度和速度上的优越性。（3）本文将负荷序列当作随机波动信号,结合信号处理的方法引入变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）算法,将原始序列分解成有限带宽的子序列。对比传统的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法,详细分析讨论了VMD在模态混叠和端点效应方面的优势。同时利用K-means聚类计算各子模态分量的欧氏距离,提出一种子序列预测结果进行加权重构得到最终结果的计算方法,构建基于加权VMD-APSO-LSTM的短期电力负荷预测模型。（4）为验证本文模型的有效性和实用性。结合实际数据在Matlab中进行仿真实验,通过多次实验确定VMD重要参数的适宜取值。将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用加权VMD-LSTM、加权VMD-PSO-LSTM、加权VMD-APSO-LSTM和加权VMD-BP几种模型进行预测结果对比,实验表明:在子序列和总曲线的预测结果上,加权VMD-APSO-LSTM模型的预测精度总体更高,尤其是在极值点或转折点处曲线拟合程度更好。为了进一步验证模型的优越性,针对是否加权和是否使用VMD分解分别进行了模型预测结果对比,本文模型均取得了较好的预测结果。
臧振东[5]（2020）在《多尺度精细化电量预测及主导因素研究》文中认为中长期用电量根据时间尺度不同可以划分为月度用电量、季度用电量和年度用电量。其中,年度用电量时间序列多作为一项重要的经济指标,参与计量经济问题的研究分析之中,分析与其他经济因素量的相关关系;月度用电量时间序列因其自身的复杂特征,使得单一预测方法难以达到理想的预测精度。本文通过挖掘出影响用电量增长的主导因素,用以指导月度用电量的预测工作,并建立模型实现对月度用电量的预测,主要研究内容如下:首先,本文采用Apriori数据挖掘算法挖掘出影响用电量增长的相关因素,为了使用电量和各指标增长率数据适用于Apriori算法,采用模糊数学理论中的隶属度函数对增长率数据进行预处理。针对建立隶属度函数时临界值的选取过于依赖主观经验的问题,本文采用最优划分算法选取隶属度函数的临界值。将模糊数学理论同Apriori数据挖掘算法相结合,挖掘出影响用电量增长的主导因素。其次,在时间序列方法的大范围内,本文提出了一种基于多尺度分解的精细化电量预测方法。采用X12季节分解方法将月度用电量时间序列进行多尺度分解,将原本复杂的时间序列分解为相对简单的三个分量,分别为趋势循环分量、季节分量和不规则分量。挖掘出影响用电量增长的经济社会发展因素后,选取逐步回归方法对这些影响因素再次进行筛选,选择对用电量预测具有较高贡献的影响因素作为自变量,以用电量趋势分量作为因变量建立回归方程进行预测;针对第一季度各月用电量受到春节影响的问题,结合X12方法分解出的不规则分量,建立二次曲线模型实现对不规则分量第一季度各月值的预测;采用往期值作为季节分量预测值。将三个分量的预测结果合并得到最终预测结果,相较于单一预测模型提高了预测精度,解决了春节效应对月度用电量预测的扰动问题,寻找出了对用电量预测具有较高贡献的影响因素。再次,除时间序列法外,本文引入人工智能算法,探究在月度用电量预测中的应用。采用经验模态分解算法消除春节效应对训练神经网络的影响。针对BP神经网络在贫样本条件下训练结果不稳定的问题,本文利用遗传算法搜寻最优解能力较强的特点,将遗传算法与BP神经网络结合,提高BP神经网络的稳定性。针对遗传算法容易陷入早熟的问题,本文引入两个种群分别进行遗传迭代,一个种群搜寻全局最优解,一个种群搜寻局部最优解,扩大遗传算法搜寻最优解的范围。最后,考虑到季度用电量抗干扰能力较强,预测结果的获取相对容易,本文在季度用电量预测精度高于月度用电量预测精度的情况下,提出基于季度用电量预测值的月度用电量预测值调整模型。在获取季度用电量预测值和月度用电量预测值之后,建立求解月度用电量预测值调整量的等式约束模型,实现对月度用电量预测值的修正,进一步提高预测精度。
温子腾[6]（2020）在《基于TS模糊逻辑的鲁棒自组织神经网络研究及应用》文中认为近年来随着人工智能的兴起,基于神经网络等人工智能算法的建模方式在理论和解释性上都已经得到了很大的发展,并且已经通过神经网络解决了一些实际应用中的问题,如:在计算机视觉、自然语言处理、工业检测、时间序列预测等方面的成果正不断涌现。然而,通用的神经网络模型难以在工业实际中大规模部署的一个重要原因是,在工业数据的采集过程中数据不确定性、部分真实性普遍存在,表现为数据中存在随机性、模糊性以及不可预知性,导致模型在复杂工业环境中,尤其是存在多种扰动及不确定因素下模型的鲁棒性不够理想。因此,研究基于智能算法的鲁棒性模型具有重要的理论意义和应用参考价值。Takagi-Sugeno（TS）模糊推理系统因其出色的解释性、局部逼近能力以及相对精细化的网络结构,近年来基于TS模糊逻辑的神经网络是应用最为广泛的模糊神经网络建模方式。本文基于TS模糊逻辑的鲁棒自组织神经网络架构,通过改进模型的结构及计算方式依次为TS型模糊神经网络在工业分类检测与回归预测中的三个热点应用问题提供了鲁棒模型及其算法实现,并通过两个工业实际应用来验证算法的鲁棒性。具体研究内容如下:（1）针对工业分类检测中正常工况下由于离群样本产生的误报以及单一模型难以在分类识别的基础上实现故障检测这一系列问题,基于有监督地识别分类,无监督地检测异常这一思想提出了一种基于TS型模糊神经网络的鲁棒自组织检测模型。在模型前件网络中对模糊规则激活强度的计算方式里增加了一个偏置,使得模型能够有效抑制离群样本点的输出。其次,建立了一套TS型模糊神经网络神经元（模糊规则）的自组织机制,通过增加、合并、删除三种方式优化模型的结构提升模型的鲁棒性及泛化能力。最后,为了解决随机梯度下降算法寻优过程中容易陷入局部最优点的问题,提出了一种自适应学习算法。通过正常工况实验以及异常数据实验验证了所提出模型不仅在精度以及鲁棒性上都有明显的提升,而且能够实现抗误报及对硬件故障、环境强干扰等异常模式的故障检测。（2）针对在分类检测模型实际运行中部分采样信号发生较大损失或存在部分真实性的情况。例如:数据丢失、数据失真或者信号饱和等异常情况,不仅容易使后件网络中模糊规则输出发生较大偏差,而且极易导致前件网络中模糊规则优先次序紊乱进而导致模糊系统失效甚至崩溃的情形。建立了一种基于TS型模糊神经网络的鲁棒容错识别模型。首先,采用新型的加权激活度来计算相应模糊规则的模糊规则激活强度;其次提出一种特征表示系数初值的计算方法,即加权激活度中的加权因子;最后通过设计一种新型的鲁棒模糊规则有效抑制部分异常分量对模糊规则输出的贡献。在实验中验证了所提出的模型不仅在正常工况下有较高的识别精度和泛化能力,而且在三类鲁棒性实验中具有良好的容错识别性能。（3）针对工业回归预测中,部分特征存在不确定性以及非高斯分布的情况,提出了一种基于TS型循环（时间递归）模糊神经网络的鲁棒时间序列预测模型。首先由于时序预测问题的前后相关性,提出递归型加权激活度。其次提出了一种新颖的特征选择策略,充分考虑优秀特征间的组合模式以提供与被预测目标最相关的数据信息,同时该算法保留了相关特征之间信息的非线性关系。最后在GEFCom2012数据集上验证了模型在电力系统数据特征存在不确定性（日历特征非高斯分布、节日期间的特征不确定性、全球变暖导致的温度特征偏移）情况下的长期电力负荷预测中拥有出色的鲁棒预测性能。
邓文雅[7]（2020）在《南源市高新区电网规划方案设计及评估》文中认为电力负荷预测和电网规划是城市地区经济发展的重要前提。南源市高新区电力供应依靠外部电源输入,区内110k V网架未合环,当前工业用电量占比较高,居民和农业用电量偏低,已不能满足工业发展提速和扩大人口规模的要求,解决该区电力网架容载比不足的问题迫在眉睫。因此,必须通过准确的电力负荷预测,研究电网规划方案,尽早开始基建,优化地区网架结构,对电力供应的可靠性有重要意义。开展了南源市高新区电力负荷预测工作。基于南源市高新区2010至2019年近十年的历史电力负荷数据,分析了负荷影响因素,分别采用移动平均法和灰色预测分析法对2020至2024年未来5年的用电负荷进行了预测。并基于历史数据检验结果,选择以灰色预测分析法结果为电网规划设计依据。设计了南源市高新区电网规划方案。结合南源市高新区电网现状和地区发展政策制订了该区网架的规划原则,基于容载比设计了220k V和110k V变电站的总体规划方案。并对5个分区的主变扩建、线路扩建等相应地设计了详细规划方案,旨在从电网规划层面保证该区未来5年的可靠供电。设计了典型110k V变电站的设备规划方案。基于规划原则,设计了AIS、GIS、HGIS共三种规划方案,经各类主设备多项参数对比,与实际需求结合后完成了站内主要一次设备选型,确定了三种最终方案,然后利用负荷末端的潮流计算证明了所设计的方案具备可行性。优选了南源市高新区最佳110k V变电站规划方案。采用关联矩阵评估方法,对比了方案的经济性、可靠性和灵活性,利用核心评价指标形成考虑权重的评价标准表,从多个角度对三种方案的综合优势进行打分,最终选择了评分最高的GIS站作为最佳方案,目前已得到实际应用。通过本文中电力预测以及电网规划的实施,南源市高新区的供电网架将更加完善,供电能力和供电质量也会进一步提高,对城市未来综合发展有重要意义。
李时宇[8]（2020）在《基于改进ANFIS和XGBoost的多模型综合日峰负荷预测》文中进行了进一步梳理随着全球贸易经济的不断发展,人们对电能的需求不断加大,如何合理预测电力能源需求就成为智慧能源研究的核心问题之一,日益引起学者们的广泛关注。电力负荷的日峰是指一天的最高的电力负荷,对于电力负荷日峰的综合研究可以对电力部门的供电调度提供可靠依据。本文研究电力负荷日峰的综合预测问题,主要基于改进自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）,给出一种基于多模型综合集成的预测方法。首先,给出模糊数学基础概念、ANFIS模型以及XGBoost优化算法等基础知识。然后,对日峰负荷相关影响因素进行分析,从日峰负荷的长期趋势曲线分析日峰负荷具有季节性和周期性。进而,从时间因素和气象因素两个角度对日峰负荷进行统计分析。接着,基于对日峰负荷影响因素的分析结果选择预测模型的输入,包括季节类型、日期类型、时刻类型、温湿度类型、露点类型以及前一日的日峰类型等,并通过创建隶属度函数,改进模糊C-均值聚类,确定输入模糊矩阵。随后借助数据的强度释放和归一化,利用XGBoost算法改进模糊神经网络的训练过程,对日峰负荷进行预测。实验结果表明,对基于改进ANFIS模型的多模型预测方法对日峰负荷预测效果很好,比基于BP神经网络模型、SVM回归模型以及Linear Regression模型的预测均方误差分别下降了0.2%、0.9%和2.5%。与基于ANFIS和XGBoost的单模型预测方式相比准确度也有明显的提升。
王沛[9]（2020）在《考虑需求响应的智能小区居民负荷分析及预测模型研究》文中提出随着我国社会经济的快速发展,传统电网的应用面临着化石能源枯竭、系统维护不易、用户服务模式单一等问题,在此背景下,智能电网的研究掀起了一股新的热潮,正在逐渐发展为当今世界电力系统变革的新方向。社会的不断发展带来了电能需求的不断增长,而能源危机不断增大导致电能供需矛盾日益突出,需求响应作为智能电网下的重要互动资源,借助于不断发展的智能电网技术,能够很好地解决电能供需问题。电力负荷预测是进行电量平衡分析的基础,是电网建设及城市规划的重要条件,预测结果的准确性也将直接影响着需求响应方案的制定及电网的稳定运行。随着城市居民用电量的逐渐增多,电网负荷峰谷差逐渐拉大,基于智能电网技术并以智能小区为依托,对居民负荷进行精准的预测也将逐渐成为电力需求响应的主要构成部分。基于上述分析,论文的主要研究工作如下:首先,对需求响应机制、智能小区相关理论及电力负荷预测基本方法进行综述,梳理了我国居民参与需求响应的现状,为论文工作的顺利展开提供理论基础。然后,分析了智能小区居民负荷特性及影响因素,分别从年负荷特性、月负荷特性、典型日负荷特性三个层面进行分析,梳理了小区居民的负荷特征,并在此基础上,通过定量与定性分析的方法,分析了气象因素、日类型、日期差距与居民电价等因素对居民负荷的影响程度。其次,基于模糊隶属度函数、时点聚类进行负荷曲线的峰、平、谷时段划分,通过对居民需求价格弹性的分析,模拟分时电价情境,分别提出等量负荷削减模型和等比例负荷削减模型,并通过选取典型日负荷曲线,模拟在电价信号下的居民负荷曲线变动情况,分析了电价需求响应因素对居民用电的影响。接着,考虑到需求响应对负荷预测精准度的要求较高,基于目前使用较为广泛的短期负荷预测方法,结合影响智能小区居民用电的相关因素,提出了一种由集合经验模态分解模型、遗传算法、极限学习机模型组合的分段预测模型,并通过MATLAB进行模拟仿真分析。最后,综合前述分析结果,分别从居民用电特征差异性、居民需求响应电价机制设计、提高需求响应精度的辅助技术、优化配电网运行四个方面提出促进智能小区居民参与需求响应的建议。本文旨在通过对需求响应下的智能小区居民负荷开展分析,并提出智能小区居民负荷电价响应模型及短期负荷预测模型,为电网的安全运行及电力规划提供依据,为需求侧管理提供决策支持。
纪会争[10]（2020）在《风光储联合发电调度管理与效益评价研究》文中研究指明基于世界范围能源资源供给紧张的现状,以及我国风力发电和太阳能发电均具有地域性强、集中度高等特点,通过对相关理论观点的回顾和综述,介绍了风光储联合发电模式、功率预测方法。以及多目标决策理论的研究现状,提出对风、光、储能多模块机电功率预测研究、风光储联合发电调度管理、风光储联合发电综合效益评价的技术方法,寻求技术经济效益最优的解决策略,为风光储联合发电模式发展作出有益探索。本文主要研究成果和创新如下:（1）建立了基于模式分解（EMD）和粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的风电输出功率预测模型。风电功率的输出为非平稳时间序列,采用传统的回归算法、神经网络等预测模型往往得到的结果精度不高。针对这种非线性、非平稳的时间序列,首先,使用经验模式分解（EMD）将风电机组输出功率分解为多组具有不同尺度的时间序列;然后,分别对每组信号使用支持向量机（SVM）进行预测。（2）建立了基于聚类分析和熵权预测模型的光伏发电输出功率组合预测方法。对于光伏发电,由于其输出功率是非线性时间序列,其随机波动较强,而且具有明显的规律日重复性。针对这一特征,本文提出首先使用模糊聚类的方法,对光伏发电矩阵的输出功率进行日聚类,得到多组相似日的样本集合。然后使用基于熵权组合预测模型的预测方法对各组相似日进行训练。这种预测方法建立于对光伏发电矩阵的输出功率记性准确日聚类的基础之上,能够更好地捕捉不同气候条件下输出功率的规律特性,降低了预测模型的结构风险。（3）建立了风光储联合发电多目标跟踪计划出力调度模型。由于风光出力具有较强的随机性和模糊性,对风光储联合发电系统中出力调度优化是一种不确定性规划,本文从运行目标和经济性两个方面出发,建立了基于不确定规划的风光储联合发电多目标出力调度模型,结合蒙特卡罗模拟和灰色粒子群算法进行求解。最后,选取张北国家风光储输示范工程作为分析对象,分别建立了出力跟踪计划出力调度模型和计及经济性的多目标跟踪计划出力调度模型。在单目标调度模型中,提出了包含储能系统充放电功率控制系数和风光预测状态控制系数的出力系统控制策略,结果表明通过变化储能系统充放电控制系数不仅能够降低对储能系统的要求,还能将误差控制在合格范围内。在多目标调度模型中,通过对比单目标决策与多目标决策的结果可以发现,多目标优化调度模型能够在最大程度跟踪计划出力的基础上降低经济成本,实现经济利益的最大化。（4）建立了基于多维度效益的风光储联合发电综合效益评价模型。首先依据指标构建原则,开展多维度效益指标识别工作,确定了示范效益、电网效益、经济效益、社会效益四个层面的识别方向,构建了多维度多层级的风光储联合发电综合效益评价体系。最后,结合本文提出的基于多维度效益的风光储联合发电综合效益评价模型,利用张北国家风光储输示范工程项目数据,分别从实际数据和规划数据两个角度开展了测算工作,测算结果显示,张北国家风光储输示范工程综合效益达到了规划预期水平,整体水平良好,随着张北国家风光储输示范工程二期的陆续建设,风光储联合发电系统将进一步发展,在不断提高经济性的同时,增强系统友好型,不断促进新能源发电的发电比例,促进能源结构的不断优化发展。本文对风光储联合发电调度管理工作具有一定的参考作用。（5）对风光储联合发电系统的运行管理策略和产业发展政策建议进行了研究。从风光储系统并网与孤岛运行的角度介绍了风光储系统的运行管理策略,分析风光储联合发电产业的现存问题,结合能源互联网的发展理念,提出能源互联网下风光储联合发电系统的典型运行模式。最后,结合产业及政策要求,为风光储联合发电系统的未来发展提出了相关的政策建议。
二、长期电力负荷预测的模糊数学方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、长期电力负荷预测的模糊数学方法（论文提纲范文）
（1）基于EABLT-RIO的短期负荷预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统预测方法 |
| 1.2.2 现代预测方法 |
| 1.2.3 组合预测 |
| 1.3 本文研究内容与主要贡献 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 电力负荷预测分析 |
| 2.1 负荷预测影响因素 |
| 2.2 电力负荷预测方法分类 |
| 2.3 短期负荷预测方法理论 |
| 2.3.1 差分移动自回归平均模型 |
| 2.3.2 BP神经网络 |
| 2.3.3 长短期记忆网络 |
| 2.3.4 时间卷积网络 |
| 2.4 负荷数据预处理 |
| 2.4.1 负荷数据常见问题 |
| 2.4.2 数据预处理方法 |
| 2.5 评价指标 |
| 2.6 单一模型预测性能 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于集成组合的电力负荷预测分析 |
| 3.1 集成组合预测研究 |
| 3.1.1 集成组合原理 |
| 3.1.2 单一模型选择策略 |
| 3.1.3 集成组合预测方法制定 |
| 3.2 组合模型框架 |
| 3.2.1 简单平均集成组合预测 |
| 3.2.2 基于熵权法的集成组合预测 |
| 3.3 模型预测实验结果分析 |
| 3.3.1 简单平均集成预测模型分析 |
| 3.3.2 熵权法确定权值的集成模型分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于高斯核残差优化的电力负荷预测分析 |
| 4.1 高斯核残差估计 |
| 4.1.1 高斯过程 |
| 4.1.2 核函数 |
| 4.1.3 超参数优化 |
| 4.1.4 高斯过程特点 |
| 4.2 高斯核残差优化模型 |
| 4.2.1 EABLT-YIO模型 |
| 4.2.2 EABLT-RIO模型 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.4 模型泛化性能研究 |
| 4.5 模型的不确定性研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）地区电网短期负荷预测云平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 负荷特性指标研究 |
| 1.2.2 负荷预测方法研究 |
| 1.2.3 负荷预测软件研究 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 系统开发相关理论和技术方法 |
| 2.1 短期负荷预测相关理论 |
| 2.1.1 短期负荷预测方法 |
| 2.1.2 负荷预测评估方法 |
| 2.2 云计算平台 |
| 2.2.1 云计算概述 |
| 2.2.2 云计算特点 |
| 2.2.3 电网企业云 |
| 2.3 LAMP相关技术 |
| 2.3.1 Linux |
| 2.3.2 Apache |
| 2.3.3 MySQL |
| 2.3.4 PHP |
| 2.4 B/S架构 |
| 2.5 基于Python的网页信息分析和采集 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 负荷预测系统需求分析 |
| 3.1 系统整体需求 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 负荷预测模块 |
| 3.2.2 人员管理模块 |
| 3.2.3 负荷数据管理模块 |
| 3.2.4 负荷特性管理模块 |
| 3.4 非功能需求分析 |
| 3.4.1 兼容性需求 |
| 3.4.2 性能要求 |
| 3.4.3 安全性需求 |
| 3.4.4 可用性需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 负荷预测系统设计 |
| 4.1 云平台架构设计 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 资源层 |
| 4.2.2 业务层 |
| 4.2.3 Web层 |
| 4.2.4 访问层 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.3.1 负荷预测功能设计 |
| 4.3.2 负荷数据管理功能设计 |
| 4.3.3 负荷特性管理功能设计 |
| 4.3.4 人员管理功能设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念模型设计 |
| 4.4.2 逻辑模型设计 |
| 4.5 负荷预测算法设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 负荷预测系统实现 |
| 5.1 平台环境搭建 |
| 5.2 数据库实现 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 登录功能实现 |
| 5.3.2 负荷预测模块实现 |
| 5.3.3 人员管理模块实现 |
| 5.3.4 负荷数据管理模块实现 |
| 5.3.5 负荷特性管理模块实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 负荷预测系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.1.1 硬件环境 |
| 6.1.2 软件环境 |
| 6.2 功能性测试 |
| 6.2.1 负荷预测功能测试 |
| 6.2.2 人员管理功能测试 |
| 6.2.3 负荷数据以及特性管理测试 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.3.1 兼容性测试 |
| 6.3.2 性能测试 |
| 6.3.3 安全性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于多指标模型的电力负荷预测及其在电网中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 电网负荷预测方法应用现状 |
| 1.2.2 电网负荷预测方法研究现状 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 第二章 电力系统负荷预测的概述 |
| 2.1 电力系统负荷预测的分类和特点 |
| 2.1.1 电力系统负荷预测的分类 |
| 2.1.2 电力系统负荷预测的特点 |
| 2.2 电力系统负荷预测的原理 |
| 2.3 影响短期电力系统负荷预测的主要因素 |
| 2.3.1 经济方面因素 |
| 2.3.2 时间方面因素 |
| 2.3.3 气象方面因素 |
| 2.3.4 随机因素 |
| 2.4 影响长期电力系统负荷预测的主要因素 |
| 2.4.1 气候方面因素 |
| 2.4.2 用电结构因素 |
| 2.4.3 用户用电方式因素 |
| 2.4.5 其他影响因素 |
| 2.5 电力负荷预测的理论与方法 |
| 2.5.1 电力弹性系数法 |
| 2.5.2 负荷密度法 |
| 2.5.3 回归分析预测法 |
| 2.5.4 模糊负荷预测理论 |
| 2.5.5 灰色数学理论 |
| 2.5.6 人工神经网络理论 |
| 2.5.7 支持向量机理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 淮安市电网电力供应数据预处理 |
| 3.1 淮安市电网电力供应现状 |
| 3.1.1 淮安市电网的区域地位 |
| 3.1.2 淮安市电网规模 |
| 3.1.3 淮安市电网网架结构 |
| 3.2 淮安市电网存在的主要问题 |
| 3.2.1 “电网建设”滞后“电源建设” |
| 3.2.2 过境潮流挤占城网供电能力 |
| 3.2.3 电能利用率低 |
| 3.3 电力负荷数据预处理 |
| 3.3.1 小波去噪原理 |
| 3.3.2 阈值函数的选取及其改进 |
| 3.3.3 阈值的估计 |
| 3.3.4 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电力负荷的短期预测和应用 |
| 4.1 电力负荷预测过程 |
| 4.2 淮安电网短期负荷预测 |
| 4.2.1 采集样本 |
| 4.2.2 数据归一化处理 |
| 4.2.3 建立SVM回归目标函数 |
| 4.3 短期负荷预测在储能电站中的应用 |
| 4.3.1 电网侧储能电站技术 |
| 4.3.2 基于短期负荷预测的淮安市储能电站调峰控制设计 |
| 4.3.3 淮安市储能电站调峰效果分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 电力负荷的长期预测和应用 |
| 5.0 电力负荷的长期预测建模思路 |
| 5.1 长期负荷预测模型 |
| 5.2 淮安地区长期负荷预测效果分析 |
| 5.3 依据长期电力负荷预测值的淮安市电网规划应用 |
| 5.3.1 规划应用的基本原则 |
| 5.3.2 依据负荷预测值和电力负荷编制电力电量平衡表 |
| 5.3.3 编制基于电力负荷预测的初步电力发展规划 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
（4）基于VMD和改进LSTM的短期电力负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经典预测方法 |
| 1.2.2 现代预测方法 |
| 1.2.3 信号分解技术 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 电力负荷预测的基本理论 |
| 2.1 电力负荷预测概述 |
| 2.2 电力负荷预测的特点 |
| 2.3 电力负荷预测的影响因素 |
| 2.4 电力负荷预测误差 |
| 2.4.1 误差产生的原因 |
| 2.4.2 误差的评价指标 |
| 2.5 电力负荷预测基本过程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进LSTM的短期电力负荷预测模型 |
| 3.1 神经网络的基本原理 |
| 3.1.1 循环神经网络 |
| 3.1.2 LSTM神经网络 |
| 3.1.3 实例分析 |
| 3.1.4 LSTM的优势与局限性 |
| 3.2 改进的LSTM优化算法 |
| 3.2.1 自适应惯性权重粒子群算法 |
| 3.2.2 APSO算法的性能测试仿真 |
| 3.2.3 APSO-LSTM电力负荷预测模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于加权VMD-APSO-LSTM的负荷预测模型 |
| 4.1 变分模态分解的基本原理 |
| 4.2 变分模态分解的优势 |
| 4.2.1 模态混叠 |
| 4.2.2 端点效应 |
| 4.3 基于加权VMD-APSO-LSTM的负荷预测模型 |
| 4.3.1 加权VMD的原理 |
| 4.3.2 基于加权VMD-APSO-LSTM的负荷预测模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 仿真与实验分析 |
| 5.1 数据选择和仿真环境 |
| 5.2 VMD算法重要参数的选取 |
| 5.2.1 分解尺度K的选取 |
| 5.2.2 惩罚因子?的选取 |
| 5.3 基于加权VMD方法的仿真分析 |
| 5.3.1 VMD分解原始负荷序列 |
| 5.3.2 VMD分解子序列权重求解 |
| 5.4 基于加权VMD-APSO-LSTM的负荷预测模型仿真分析 |
| 5.4.1 VMD各子模态分量的预测结果对比 |
| 5.4.2 实验预测结果对比 |
| 5.4.3 加权重构和VMD分解结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）多尺度精细化电量预测及主导因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据填充技术 |
| 1.2.2 负荷预测技术 |
| 1.3 论文研究内容及意义 |
| 第二章 用电量影响因素分析 |
| 2.1 年度用电量分析及相关因素指标选取 |
| 2.2 隶属度函数 |
| 2.3 有序聚类算法 |
| 2.4 Apriori关联规则算法 |
| 2.4.1 Apriori关联规则算法基本原理及步骤 |
| 2.4.2 模糊数学与Apriori算法结合 |
| 2.5 算例分析 |
| 第三章 基于多尺度分解的月度用电量预测方法 |
| 3.1 月度用电量曲线分析 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 常用的数据填充方法 |
| 3.2.2 基于灰色关联分析的数据填充算法 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 X12 季节分解法 |
| 3.4 基于逐步回归方法的趋势分量预测 |
| 3.4.1 逐步回归原理 |
| 3.4.2 用电量趋势分量预测算例 |
| 3.5 不规则分量值的预测 |
| 3.5.1 不规则分量值第一季度的预测 |
| 3.6 不规则分量其余月份的预测 |
| 3.7 月度用电量预测结果 |
| 第四章 基于双种群GA-BP神经网络的月度用电量预测 |
| 4.1 经验模态分解 |
| 4.1.1 经验模态分解算法基本原理 |
| 4.1.2 经验模态分解算法步骤 |
| 4.2 BP神经网络 |
| 4.2.1 人工神经网络基本原理 |
| 4.2.2 BP神经网络基本原理 |
| 4.3 双种群GA-BP神经网络 |
| 4.3.1 双种群遗传算法简介 |
| 4.3.2 基因的编码和解码 |
| 4.3.3 适应度函数 |
| 4.3.4 选择 |
| 4.3.5 交叉变异 |
| 4.3.6 迁徙 |
| 4.3.7 双种群GA-BP算术流程 |
| 4.4 基于季度用电量预测值得月度用电量预测值调整 |
| 4.4.1 季度用电量分析 |
| 4.5 基于EMD分解的GA-BP神经网络算法算例 |
| 4.5.1 EMD分解算例 |
| 4.5.2 GA-BP神经网络初始参数的设定 |
| 4.5.3 双种群GA-BP神经网络算例 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简介 |
（6）基于TS模糊逻辑的鲁棒自组织神经网络研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 神经网络发展历史 |
| 1.1.2 研究神经网络鲁棒性的意义 |
| 1.1.2.1 分类检测中的鲁棒问题 |
| 1.1.2.2 回归预测中的鲁棒问题 |
| 1.2 鲁棒神经网络的研究现状 |
| 1.2.1 基于稀疏化模型参数的鲁棒神经网络 |
| 1.2.2 基于自组织结构的鲁棒神经网络 |
| 1.2.3 基于模糊逻辑的鲁棒神经网络 |
| 1.3 主体研究内容及创新 |
| 1.4 本文章节安排与组织结构 |
| 第二章 相关基础技术介绍 |
| 2.1 RBF神经网络 |
| 2.2 Takagi-Sugeno模糊推理系统 |
| 2.3 TS模型与RBF神经网络融合机制 |
| 2.4 传统TS型模糊神经网络自组织机制 |
| 2.4.1 基于K-means聚类优化的自组织算法 |
| 2.4.2 基于激活强度判定的自组织算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于TS型模糊神经网络的鲁棒检测模型 |
| 3.1 融合TS模型的鲁棒自组织RBF模糊神经网络 |
| 3.1.1 前件网络 |
| 3.1.1.1 输入层 |
| 3.1.1.2 隐含层及K-means结构初始化 |
| 3.1.1.3 归一化层 |
| 3.1.2 后件网络 |
| 3.1.3 自组织结构学习机制 |
| 3.1.4 自适应参数学习机制 |
| 3.2 实验及结果分析 |
| 3.2.1 工业火焰检测概述 |
| 3.2.2 三波段火焰探测器硬件结构 |
| 3.2.3 实验数据及特征提取 |
| 3.2.4 模型结果与分析 |
| 3.2.4.1 相关模型的实现及评价指标 |
| 3.2.4.2 仿真结果及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于TS型模糊神经网络的鲁棒容错模型 |
| 4.1 融合TS模型的容错自组织RBF模糊神经网络 |
| 4.1.1 加权激活度 |
| 4.1.2 特征表示系数初始化 |
| 4.1.3 鲁棒模糊规则 |
| 4.1.4 自组织结构与自适应参数学习机制 |
| 4.2 实验及结果分析 |
| 4.2.1 三种鲁棒实验及数据分析 |
| 4.2.2 正常工况下模型结果与分析 |
| 4.2.3 鲁棒性实验下的模型结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于TS型循环模糊神经网络的鲁棒预测模型 |
| 5.1 融合TS模型的容错自组织RBF循环模糊神经网络 |
| 5.1.1 递归型加权激活度 |
| 5.1.2 自组织结构与自适应参数学习机制 |
| 5.2 实验及结果分析 |
| 5.2.1 时间序列电力负荷预测概述 |
| 5.2.2 GEFCom2012 数据集介绍 |
| 5.2.3 数据预处理 |
| 5.2.3.1 数据异常值清洗 |
| 5.2.3.2 气象站选择 |
| 5.2.4 模型预测结果与分析 |
| 5.2.4.1 相关模型的实现 |
| 5.2.4.2 仿真结果及讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 主要结论与展望 |
| 主要结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 :作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（7）南源市高新区电网规划方案设计及评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 负荷预测研究现状 |
| 1.2.2 电网规划研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第2章 电力负荷预测方法与电力系统规划概述 |
| 2.1 电力负荷的特点与影响因素 |
| 2.1.1 电力负荷预测的特点 |
| 2.1.2 负荷预测的影响因素 |
| 2.2 电力负荷预测典型方法 |
| 2.2.1 简单预测方法 |
| 2.2.2 传统预测方法 |
| 2.2.3 现代预测方法 |
| 2.2.4 方法比较 |
| 2.3 电力系统规划概述 |
| 2.3.1 电力系统规划准则 |
| 2.3.2 电网规划概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 南源市高新区电力负荷预测 |
| 3.1 南源市高新区电力负荷现状 |
| 3.2 电力负荷影响因素分析 |
| 3.2.1 经济结构调整的影响 |
| 3.2.2 工业结构调整的影响 |
| 3.2.3 用电结构变化的影响 |
| 3.2.4 居民消费方式的影响 |
| 3.2.5 节能减排的影响 |
| 3.3 南源市高新区电力负荷预测 |
| 3.3.1 移动平均法 |
| 3.3.2 灰色预测分析法 |
| 3.3.3 不同方法结果对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 南源市高新区电网规划方案设计 |
| 4.1 南源市高新区电网规划概况 |
| 4.2 规划思路与总体方案 |
| 4.2.1 规划原则 |
| 4.2.2 电力平衡与变压器台数规划 |
| 4.3 110kV站点规划方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 110kV变电站设备规划 |
| 5.1 110kV变电站整体规划方案 |
| 5.2 一次设备选型 |
| 5.3 变电站潮流计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 110kV变电站规划方案评估 |
| 6.1 关联矩阵评估方法 |
| 6.2 110kVA站规划方案评价指标 |
| 6.3 规划方案评估 |
| 6.4 规划方案应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 指导教师对研究生学位论文的学术评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
（8）基于改进ANFIS和XGBoost的多模型综合日峰负荷预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 短期负荷峰值预测的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外电力负荷预测的研究现状及发展方向 |
| 1.3 日峰负荷预测模型评价指标 |
| 1.4 本文内容及架构 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 模糊集合 |
| 2.1.1 模糊集及其表示方式 |
| 2.1.2 模糊关系与其合成 |
| 2.1.3 模糊逻辑规则与推理 |
| 2.2 ANFIS算法 |
| 2.2.1 ANFIS结构 |
| 2.2.2 ANFIS参数学习方法 |
| 2.3 XGBoost算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 日峰负荷预测的负荷特征分析 |
| 3.1 研究区域概况与数据采集 |
| 3.2 历史日峰负荷及其时间分布的特征分析 |
| 3.2.1 历史日峰负荷幅值特征分析 |
| 3.2.2 日峰负荷出现时刻分布分析 |
| 3.2.3 日峰负荷季节分布特点 |
| 3.2.4 日峰负荷日期类型分布特点 |
| 3.3 历史日峰负荷的气象特征分析 |
| 3.3.1 气温对日峰负荷的影响 |
| 3.3.2 露点对日峰负荷的影响 |
| 3.3.3 风速对日峰负荷的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于改进ANFIS和XGBoost的日峰负荷预测 |
| 4.1 方法思路 |
| 4.2 实验数据来源与集合划分 |
| 4.3 模型的输入输出集合确定 |
| 4.4 输入输出模糊集建立 |
| 4.4.1 模糊化处理方法 |
| 4.4.2 基于实验数据的输入模糊集建立 |
| 4.5 模糊推理规则 |
| 4.6 XGBoost训练优化过程 |
| 4.6.1 训练过程 |
| 4.6.2 结果分析 |
| 4.7 日峰负荷预测结果对比分析 |
| 4.7.1 基于本文预测模型的预测结果分析 |
| 4.7.2 预测结果对比分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 结论与创新点 |
| 5.1 本文工作成果的总结 |
| 5.2 本文创新点及研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| Ⅰ. 实验预测结果 |
| 致谢 |
（9）考虑需求响应的智能小区居民负荷分析及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.2.1 需求响应研究现状 |
| 1.2.2 智能小区研究现状 |
| 1.2.3 负荷分析研究现状 |
| 1.2.4 负荷预测研究现状 |
| 1.3 研究内容、目标及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 贡献及创新点 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第2章 基于需求响应的智能小区居民负荷相关理论及现状分析 |
| 2.1 需求响应相关理论 |
| 2.1.1 需求响应的概念及分类 |
| 2.1.2 基于需求响应的居民负荷需求价格弹性理论 |
| 2.2 智能小区概述及居民智能用电分析 |
| 2.2.1 智能小区概念及其特征 |
| 2.2.2 智能小区居民用电分析 |
| 2.3 电力负荷预测基本理论 |
| 2.3.1 电力负荷预测的概念及基本原则 |
| 2.3.2 电力负荷预测的基本步骤 |
| 2.3.3 电力负荷预测基本方法 |
| 2.4 我国居民参与需求响应的发展现状 |
| 2.4.1 我国居民参与需求响应实践 |
| 2.4.2 我国居民参与需求响应存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能小区居民负荷特性及影响因素分析 |
| 3.1 智能小区居民负荷特性分析 |
| 3.1.1 负荷特性指标 |
| 3.1.2 负荷特性实证分析 |
| 3.2 居民用电环境因素分析 |
| 3.2.1 气象因素的影响 |
| 3.2.2 日类型的影响 |
| 3.2.3 日期差距的影响 |
| 3.3 市场引导因素分析 |
| 3.3.1 居民电价的影响 |
| 3.3.2 响应信号的影响 |
| 3.4 其他影响因素分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑价格弹性的居民负荷需求响应模型构建 |
| 4.1 居民负荷曲线峰谷时段的确定 |
| 4.1.1 峰谷时段划分原则 |
| 4.1.2 峰谷时段的模糊隶属度 |
| 4.1.3 时点的层次聚类 |
| 4.2 基于居民需求价格弹性的需求响应模型 |
| 4.2.1 居民需求价格弹性分析 |
| 4.2.2 居民负荷需求响应模型构建 |
| 4.3 算例与分析 |
| 4.3.1 峰谷时段划分 |
| 4.3.2 电价因素下居民负荷曲线响应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 适用于需求响应的居民负荷预测模型构建 |
| 5.1 基于EEMD-GA-ELM的居民负荷预测模型构建原理 |
| 5.1.1 经验模态分解模型 |
| 5.1.2 集合经验模态分解模型 |
| 5.1.3 遗传算法模型 |
| 5.1.4 极限学习机模型 |
| 5.2 基于EEMD-GA-ELM的居民负荷预测模型构建步骤 |
| 5.2.1 对居民负荷进行EEMD分解 |
| 5.2.2 构建GA-ELM预测模型 |
| 5.2.3 基于EEMD-GA-ELM预测模型的结构图 |
| 5.3 算例与分析 |
| 5.3.1 算例数据描述 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 促进智能小区居民参与需求响应的相关建议 |
| 6.1 基于居民负荷特征进行需求响应的差异化处理 |
| 6.2 考虑需求响应的居民电价机制设计 |
| 6.3 提高需求响应精度的辅助技术 |
| 6.4 优化配电网运行 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）风光储联合发电调度管理与效益评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新能源研究现状 |
| 1.2.2 风光储联合发电模式研究现状 |
| 1.2.3 新能源发电功率预测研究现状 |
| 1.2.4 多目标决策理论研究现状 |
| 1.2.5 风光储联合发电系统优化研究 |
| 1.2.6 含风光储发电的电力系统综合评价研究 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 风光储联合发电调度管理与效益评价基础理论 |
| 2.1 新能源联合发电系统 |
| 2.1.1 新能源联合发电形式 |
| 2.1.2 系统设计和分析方法 |
| 2.2 新能源发电功率预测理论 |
| 2.3 多目标决策理论 |
| 2.4 效益评价理论 |
| 2.4.1 评价概念及流程 |
| 2.4.2 指标体系构建原则 |
| 2.4.3 评价指标预处理 |
| 2.4.4 指标权重确定方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风力与光伏发电功率预测 |
| 3.1 基于经验模式分解和支持向量机的风电功率预测模型研究 |
| 3.1.1 经验模式分解 |
| 3.1.2 粒子群优化的支持向量机模型 |
| 3.1.3 基于EMD-PSO-SVM的风电功率预测模型 |
| 3.1.4 算例分析 |
| 3.2 基于相似日模糊聚类的光伏发电功率组合预测模型研究 |
| 3.2.1 改进模糊聚类算法 |
| 3.2.2 熵权组合预测模型 |
| 3.2.3 基于模糊聚类的光伏发电功率熵权组合预测模型 |
| 3.2.4 算例分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 计及经济性的风光储联合发电系统出力优化调度模型 |
| 4.1 不确定规划理论 |
| 4.1.1 不确定规划基础理论 |
| 4.1.2 不确定规划模型 |
| 4.1.3 不确定规划智能算法 |
| 4.2 风光储联合发电系统运行特性分析 |
| 4.2.1 风光出力特性分析 |
| 4.2.2 出力优化控制的目标 |
| 4.2.3 风光出力预测偏差的处理 |
| 4.3 风光储联合发电系统经济性分析 |
| 4.4 计及经济性的风光储联合发电多目标出力调度模型 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.4.3 模型求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 跟踪计划出力调度模型 |
| 4.5.2 计及经济性的多目标跟踪计划出力调度模型计算 |
| 4.5.3 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风光储联合发电综合效益评价 |
| 5.1 评价指标构建原则 |
| 5.1.1 结合风光储自身特点的指标构建准则 |
| 5.1.2 评价指标筛选办法 |
| 5.2 风光储联合发电系统评价指标体系 |
| 5.2.1 示范效益 |
| 5.2.2 电网效益 |
| 5.2.3 经济效益 |
| 5.2.4 社会效益 |
| 5.2.5 评价指标体系层次结构 |
| 5.3 基于价值权重和影响权重的组合权重确定 |
| 5.4 综合效益评价 |
| 5.4.1 风光储联合发电综合效益模糊评价模型 |
| 5.4.2 实例测算结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风光储调度管理对策研究 |
| 6.1 风光储并网运行管理研究 |
| 6.1.1 运行方式分析 |
| 6.1.2 风光储并网运行管理策略 |
| 6.1.3 风光储孤岛运行管理策略 |
| 6.1.4 运行模式切换策略研究 |
| 6.2 储能产业发展的管理建议 |
| 6.2.1 产业发展问题分析 |
| 6.2.2 能源互联网发展下风光储联合系统典型应用模式 |
| 6.2.3 风光储联合系统未来发展的政策建议 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.2 结论 |
| 第8章 附表 |
| 8.1 附表1 风光储联合发电综合效益评价指标体系 |
| 8.2 附表2 基于价值权重和影响权重的组合权重确定表 |
| 8.3 附表3 指标评价体系的级别划分规则与相关标准 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、长期电力负荷预测的模糊数学方法（论文参考文献）
- [1]基于EABLT-RIO的短期负荷预测方法研究[D]. 李婷. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]地区电网短期负荷预测云平台设计与实现[D]. 邵雪羚. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于多指标模型的电力负荷预测及其在电网中的应用研究[D]. 孔运运. 东南大学, 2021
- [4]基于VMD和改进LSTM的短期电力负荷预测研究[D]. 刘雨薇. 湖北工业大学, 2020(08)
- [5]多尺度精细化电量预测及主导因素研究[D]. 臧振东. 东南大学, 2020(01)
- [6]基于TS模糊逻辑的鲁棒自组织神经网络研究及应用[D]. 温子腾. 江南大学, 2020(01)
- [7]南源市高新区电网规划方案设计及评估[D]. 邓文雅. 深圳大学, 2020(10)
- [8]基于改进ANFIS和XGBoost的多模型综合日峰负荷预测[D]. 李时宇. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]考虑需求响应的智能小区居民负荷分析及预测模型研究[D]. 王沛. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]风光储联合发电调度管理与效益评价研究[D]. 纪会争. 华北电力大学(北京), 2020(06)