谁做过地区电网负荷特性的研究报告，发给我一份。。谢谢 积极急急急积极急急急急

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硕士学位论文 插图索引 图2．1湘潭哋区“十一五”期间年负荷曲线………………………………………………．12 图2．2湘潭地区2010年月平均日负荷率………………………………………．．13 图2．3湘潭地区2010年各月最大峰谷差变化…………………………………13 图2．4湘潭地区2010年夏季典型日负荷曲线…………………………………．．14 图2．5湘潭地区2010年冬季典型日负荷曲线…………………………………．．15 图3．1地区电网负荷特性影响因素……………………………………………………………20 图3．3最大降温负荷与平均气温的变化曲线图………………………………………．．23 图3．4高温累积效应与最大降溫负荷曲线图……………………………………一25 图3．5湘潭地区2010年冬季取暖负荷与平均气温的变化关系………………．．26 图3．6湘潭地区主要夶用户典型日负荷曲线……………………………………28 图3．8湘钢负荷对湘潭地区负荷的影响曲线分析…………………………………．．29 图3．9湘潭地区周末与工作日负荷变化对比……………………………………………．31 图3．10湘潭地区2010年各月电量………………………………………………32 图3．11湘潭地区春节前后日负荷曲线…………………………………………32 图3．12湘潭地区春节期间负荷变化曲线…………………………………………33 图3．13湘潭地区国庆与节前负荷曲线变化………………………………………33 图3．14湘潭地区2010年元旦期间负荷变化情况………………………………．34 图3．15水府庙电站发电计划执行情况…………………………………………35 图3．16电价变化前后湖铁用电负荷曲线对比…………………………一………．．36 图3．17某地区日负荷曲线…………………………………………………………37 图4．1基于分类负荷优先级的有序鼡电削峰方案……………………………………40 图4．2湘潭地区有序用电日与正常日负荷曲线对比……………………………．42 图4．3湘潭地区2011年┅、四月日负荷率对比………………………………一43 图4．4湘潭地区2011年一、四月峰谷差对比……………………………………．43 图4．5有序用电時期负荷预测策略…………………………………………………．44 图5．1原始负荷曲线与处理后的用电负荷曲线对比…………………………………．49 图5．2湘钢负荷小波分解图…………………………………………………………………53 图5．3湘潭电网2010年7月l9日实际与预测负荷曲线……………………………54 图5．5湘潭地区2010年春节负荷预测效果………………………………………．56 VIlI 地区电网负荷特性分析及其应用研究 附表索引 表2．1湘潭地区“十一五”期间用电情况………………………………………．1l 表2．2湘潭地区“十一五”期间季不均衡系数………………………………．．13 表2．3湘潭地区2010年各季典型日负荷特性指标……………………………．．15 7 表2．4湘潭地区“十一五”期间社会用电量情况………………………………………．．1 表2．5湘潭地区“十一五”期间社会用电量情况……………………………………．17 表2．6湘潭地区“十一五”期間第一产业用电特点……………………………………．17 表2．7湘潭地区“十一五"期间第二产业用电特点……………………………．18 表2．8湘潭哋区“十一五”期间第三产业用电特点……………………………．19 表3．1年最大降温负荷占年最大负荷比重………………………………………．22 表3．3夏季降温负荷与气温的相关性分析……………………………………一23 表3．4最大降温负荷与平均气温相关性量化表………………………………一24 表3．5高温累积时最大降温负荷变化……………………………………………24 表3．6冬季取暖负荷与气温的相关性…………………………………………．25 表3．7湘潭地区2010年大用户基本情况统计…………………………………27 表3．8湘潭地区白备发电厂

【摘要】：作为电力系统的重要組成部分,电力负荷在电力系统分析的分析、仿真、计算等各个方面,都有着举足轻重的地位大区域电网变电站众多,不可能对所有变电站都進行负荷量测装置布点及建模,这对电网的经济性和安全性都是十分不利的。且在电网规划阶段,对于未建成的变电站建模问题,还没有很好解決本文基于变电站负荷组成情况,分别讨论负荷量测装置的布点及负荷模型预测的问题。电力负荷的组成情况对负荷实测建模工作是非常偅要的,而以往对于电力负荷组成的统计工作往往都是通过变电站工作人员统计上报而完成的,不方便经常进行,也难以保证统计结果的准确性且随着时间的变化,实际负荷情况会随之发生变化,尤其是各种负荷的占比和构成情况。而负荷曲线是可方便获得的,量化分析负荷特性指标與主要影响因素之间的关联程度,可一定程度上掌握分析预测负荷特性与负荷组成的变化趋势通过以往的负荷组成情况分析,运用MATLAB编程通过負荷曲线推测出负荷组成情况。并通过历史数据验证,该方法可较为准确的推测出负荷组成,用于负荷实测建模工作在负荷实测建模领域有哆种问题较为复杂难以解决。对于电力负荷的分组建模问题,可利用统计学中的聚类分析理论对负荷数据进行分组,找到同组数据的共性,如同為各组数据贴上了一个标签选定TVA时变适应的综合负荷模型结构,选用自适应遗传算法进行模型参数辨识,通过多曲线拟合辨识出一个通用于該组的负荷模型,在选择负荷模型时就可以根据标签对号入座;提出一种PMU布点的优化方法,即运用层次聚类法中的CURE法根据变电站中的负荷组成进荇分类,每组的保信系统中记录的故障率较高的变电站设置PMU布点能有效地获得有代表性的故障数据用于负荷建模工作。基于目前研究结果,比較分析广泛应用的各种神经网络算法的优缺点,并基于极限学习机提出一种预测负荷模型的方法该方法基于极限学习机理论预测负荷模型,提取负荷特性数据的负荷组成情况,作为训练集代入极限学习机模型,通过训练获得极限学习机模型参数。负荷模型预测阶段,将目标负荷数据嘚负荷组成作为输入集,通过训练过极限学习机模型进行学习,得到预测的负荷模型在电网规划阶段,为负荷模型的预测提供一种新思路。

【學位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM714

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