导读:本文包含了电力预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:电力,多维,负荷,集团,数据,组合,装机容量。
电力预测论文文献综述
詹传骅[1]（2016）在《基于气象因子和集成学习的长沙市短期电力预测研究》一文中研究指出电力负荷预测是电力系统日常调度中的一项重要工作。可靠的电力负荷预测对于保证电力公司的日常运作,改善居民日常生活水平、工业生产效能,保障我国经济高速发展有着重要的意义。高质量的负载预测模型是社会稳定、持续发展迫切需要的。而由于电力负荷的变化受到各类社会、自然、地域等复杂因素的共同影响,负荷预测方案和模型必须根据预测地区的特点因地制宜的设计。长沙市作为我国中部地区省会城市,气候有着明显的季节变化,主要体现在冬夏两季分明,即夏天多发高温连续酷暑天气,冬天多发冰冻、寒流天气。在长沙市现阶段的电力负荷预测研究与生产过程中,很少考虑气候变化对电力负荷变化的影响。本文通过分析长沙市电力负荷变化与气候变化的相关性,着重分析气候变化对电力负荷产生的影响,研究基于气象因子的电力负荷预测问题。本文以长沙市实际电力负荷与气象数据为基础,提出一种最优子集电力负荷回归预测模型,通过综合分析气象因子与电力负荷相关性变化趋势,提取实际对长沙市电力负荷变化的影响较大的气象因子特征,同时考虑到电力负荷的自身时序变化规律以及节假日对电力负荷的影响,提取实际对长沙市电力负荷变化的影响较大的时序特征,并采用多元线性回归算法和支持向量机回归算法对电力负荷进行预测。在此基础上,为了进一步提高SVR回归模型预测精度,针对SVR预测模型在数据集选取上的随机性可能导致的误差,本文提出了基于集成学习的Bagging-SVR算法和Boosting-SVR算法,通过弱化样本选取时的偶然因素引起的误差,来提高传统SVR算法的效果。并将其应用于长沙市电力负荷预测模型中,通过将实验结果与传统的SVR模型的预测结果进行对比分析,验证该方法的可行性,同时显着提升电力负荷预测的准确度。(本文来源于《湖南大学》期刊2016-05-01）
罗勇智,武彦秀[2]（2016）在《电力预测预警:让突发灾情可预知》一文中研究指出近年来,国网湖南电力电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室坚持电网安全生产驱动创新的研究理念,紧密围绕电网防灾减灾开展研究,在电网防冰方面开展了大量创新性研究工作,特别是在冰灾预测预警方面取得了突破性的进展,并承担了国家电网公司输电线路覆冰预测预警中心的建设工作。冰灾是电网安全运行的主要灾害。受特殊地形和地理气候的影响,我国南方地区极端灾害天气发生频繁。覆(本文来源于《国家电网》期刊2016年03期）
韩立烨[3]（2016）在《融合数据预处理的机器学习在电力预测中的应用研究》一文中研究指出预测属于一类内容复杂、规模庞大的非线性优化问题,在电力系统中占有重要地位,也决定了电力系统经济运行的基础。近几年,很多国家纷纷致力于风功率发电预测,但由于影响风功率的因素不确定的特点,大多研究领域都是短期风功率预测。尽管在风力发电领域已经存在很多成熟的预测方法,但是由于风功率序列的随机性和不可控性的特点,建立在历史数据上的统计模型已经很难得到精确的预测结果。因此,更加精确高效的预测模型和数据预处理技术对短期风功率预测具有重要的应用价值。目前出现了多种电力预测技术,并且成功地应用于不同种类的电力预测中。模型算法大致分成两类：基于统计模型和基于机器学习,这些算法大多是融合了数据预处理以及模型组合的方法。本文针对短期风功率预测重点讨论了各类研究中所涉及的规划模型及算法策略之间的联系以及各自的局限性,进一步分析了浅层网络和深层网络各自的优缺点,在此理论基础上建立了一个具有叁个隐含层的深度模型SAE_BP,并与传统的BP模型、SVM模型进行了实验对比分析。实验结果表明,本文提出的SAE_BP模型平均绝对百分比误差MAPE相比其他两个模型降低了10%-30%；提出的基于粒子群优化算法的SAE_BP模型参数优化方法,很好地解决了基于人工经验设置复杂参数的困难。提出的一种基于相似度和趋势相似度样本分类方法,用预测日的最优相似日创建模型的参考向量,有效地解决了模型多步预测精度低的缺点,验证了本文提出的数据预处理方法相比人工经验处理的方法更加有效。研究结果对短期风功率的预测有一定的应用指导意义。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2016-03-01）
朱成章[4]（2015）在《中国电力预测回顾》一文中研究指出当前,中国用传统的计划经济思维预测中国的长期电力需求,结果电力预测均偏低。2001年,劳伦斯·伯克利国家实验室的专家作了美国能源预测回顾——《历史的启示:美国长期能源预测回顾》。回顾中写道,美国的能源预测已进行了一个多世纪,1950~1980年期间的预测均偏高,一个突出的例子是没有预见到美国经济通过提高效率应对20世纪70年代石油禁运的能力,而且所有的预测都低估了不确定因素。当前中国的情况正好与美国相反,中国用传统的计划经济思维预测中国的长期电力需求,结果电力预测均偏低。(本文来源于《中国电力企业管理》期刊2015年15期）
王健[5]（2014）在《电力预测软件关键技术分析》一文中研究指出规划方案的质量直接受到负荷预测的准确性影响,本文主要就负荷预测采用使用优选组合预测方法,并就设计软件中的关键技术进行分析,通过各预测结果进行比较选优,来实现电力预测的目的。(本文来源于《电子世界》期刊2014年04期）
王冰凝[6]（2013）在《赶运力死限 煤电双方签字》一文中研究指出电煤长协合同汇总已经接近尾声，最后时刻，煤电企业为了运力正在匆忙敲定电煤合同。 1月18日，中国煤炭运销协会发布的2013年全国煤炭产运需衔接最新数据显示，截至2013年1月18日9时已初步汇总17.30亿吨，较17日以及16日分别猛增5.32亿吨(本文来源于《华夏时报》期刊2013-01-21）
蒋红霞,黄晓荣[7]（2012）在《基于全信息新陈代谢的GM(1,1)电力预测》一文中研究指出传统的灰色预测模型所需的样本容量较少,仅4个数据就可以建立灰色预测模型。虽然传统的灰预测建模较为简单,但是忽略了对预测较为有利的新信息,容易产生预测模型老化的现象,预测精度不高。全信息新陈代谢的GM(1,1)灰色预测模型更为合理、科学,全信息建模避免了局部信息建模的局限性,每预测一个结果去除原始数列的最老数据的新陈代谢处理保证了预测数列的实效性,并用Matlab实现改进GM(1,1)模型的编程计算,应用于双流县电力需求量的预测,预测精度好。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2012年01期）
孔胜,王宇,张承伟[8]（2010）在《经济危机对中长期电力预测影响的实证研究》一文中研究指出本文利用商务智能和数据挖掘中的相关方法来预测电力行业的未来市场需求,以电力负荷预测中的月售电量预测为例,通过对辽宁省近7年来的实际数据的深入分析,在实证验证了经济危机对电力负荷影响的规律性基础上,提出了一种多维分析预测的组合模型。其中,预测基值通过一元线性回归法、比重法、月间增长率法的组合预测求出,修正值则利用经济危机对电力负荷预测的影响函数得到。实验结果表明,该模型具有较高的拟合精度和预测效果。(本文来源于《第五届（2010）中国管理学年会——商务智能分会场论文集》期刊2010-11-13）
潘卓,汤红卫[9]（2010）在《电力预测软件的研制》一文中研究指出负荷预测是配电网改造和规划的前提和基础,其准确性直接关系到规划方案的质量。本文主要介绍了一种使用优选组合预测方法进行未来负荷预测的软件,涉及的预测方法包括回归分析预测,增长趋势预测,灰色预测等传统预测方法。该软件可以实现对各预测结果进行比较选优,并输出最终预测值。(本文来源于《中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要》期刊2010-10-29）
余卓煌,林辉,刘晶[10]（2010）在《基于SCADA系统的面向海量数据的电力预测系统》一文中研究指出为适应电力预测系统的现实需求,研究了电力预测系统及电力预测算法的特点,指出电力预测系统的面向海量数据和准实时化的发展趋势。根据此发展趋势,结合B/S架构,设计了一个基于SCADA系统的面向海量数据电力预测系统。该系统综合考虑了预测算法特有的调试维护问题、系统安全性问题等其它现实需求,并提出了适应于电力预测算法特点的数据操作接口。在ASP.NET平台上实现了这套系统,并已成功应用于某地方供电系统。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2010年05期）
电力预测论文开题报告
（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：
近年来,国网湖南电力电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室坚持电网安全生产驱动创新的研究理念,紧密围绕电网防灾减灾开展研究,在电网防冰方面开展了大量创新性研究工作,特别是在冰灾预测预警方面取得了突破性的进展,并承担了国家电网公司输电线路覆冰预测预警中心的建设工作。冰灾是电网安全运行的主要灾害。受特殊地形和地理气候的影响,我国南方地区极端灾害天气发生频繁。覆
（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。
电力预测论文参考文献
[1].詹传骅.基于气象因子和集成学习的长沙市短期电力预测研究[D].湖南大学.2016
[2].罗勇智,武彦秀.电力预测预警:让突发灾情可预知[J].国家电网.2016
[3].韩立烨.融合数据预处理的机器学习在电力预测中的应用研究[D].华北电力大学(北京).2016
[4].朱成章.中国电力预测回顾[J].中国电力企业管理.2015
[5].王健.电力预测软件关键技术分析[J].电子世界.2014
[6].王冰凝.赶运力死限煤电双方签字[N].华夏时报.2013
[7].蒋红霞,黄晓荣.基于全信息新陈代谢的GM(1,1)电力预测[J].计算机技术与发展.2012
[8].孔胜,王宇,张承伟.经济危机对中长期电力预测影响的实证研究[C].第五届（2010）中国管理学年会——商务智能分会场论文集.2010
[9].潘卓,汤红卫.电力预测软件的研制[C].中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要.2010
[10].余卓煌,林辉,刘晶.基于SCADA系统的面向海量数据的电力预测系统[J].计算机工程与设计.2010
论文知识图
