電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法研究的開題報告

電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法研究的開題報告一、選題背景與意義電力系統(tǒng)負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運行、規(guī)劃和調(diào)度的基本工作之一，良好的負荷預(yù)測可以為電力系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的負荷需求預(yù)測，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行、規(guī)劃和調(diào)度，提高電力系統(tǒng)的運行效率和安全性，保證電力供應(yīng)的可靠性。短期負荷預(yù)測是指對未來幾個小時或幾天內(nèi)電力系統(tǒng)負荷進行預(yù)測，通常是預(yù)測準(zhǔn)確度要求較高、預(yù)測時間較短、模型復(fù)雜度較低，是電力系統(tǒng)負荷預(yù)測的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。目前，電力系統(tǒng)負荷預(yù)測主要采用統(tǒng)計學(xué)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，然而這些方法存在一些缺陷，如數(shù)據(jù)要求高，建模過程較繁瑣等，預(yù)測精度和效率有待提高。因此，研究新的短期負荷預(yù)測方法具有重要的現(xiàn)實意義。二、研究內(nèi)容和研究方案本研究的主要內(nèi)容是研究新的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法，從提高預(yù)測準(zhǔn)確度和效率的角度出發(fā)，探索電力系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)的特征提取和預(yù)處理方法，以及新的預(yù)測模型和算法。具體研究方案如下：1.分析電力系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)的特征，探究預(yù)處理方法，如數(shù)據(jù)去噪、異常值處理、缺失值插補等。2.利用機器學(xué)習(xí)方法，如決策樹、支持向量機等，探索新的負荷預(yù)測模型，提高預(yù)測精度和效率。3.在深度學(xué)習(xí)框架下，探索新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)等，提高預(yù)測準(zhǔn)確度和效率。4.針對實時負荷預(yù)測問題，設(shè)計新的增量學(xué)習(xí)算法，提高預(yù)測效率和可靠性。5.運用實際電力系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)進行實驗驗證，評估新方法的預(yù)測效果和性能，并和現(xiàn)有的預(yù)測方法進行比較，以證實所提方法的可行性和優(yōu)越性。三、預(yù)期成果1.建立新的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測模型和算法，提高預(yù)測精度和效率。2.探究負荷數(shù)據(jù)的特征提取和預(yù)處理方法，為負荷預(yù)測提供有效的數(shù)據(jù)支撐。3.設(shè)計新的增量學(xué)習(xí)算法，解決實時負荷預(yù)測問題。4.通過實驗驗證，證明所提方法的優(yōu)越性和可行性。四、研究計劃及進度安排1.研究背景和意義調(diào)研（1個月）2.數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理方法探究（2個月）3.新的負荷預(yù)測模型和算法研究（3個月）4.實驗驗證和性能評估（2個月）5.論文撰寫和論文答辯（2個月）五、參考文獻1.H.Ouyang,C.Lu,J.Jiang,etal.Short-termloadforecastingbasedondual-SVRobustregressionwithahybridquantumalgorithm.AppliedSoftComputing,2021,100:107083.2.S.Wang,L.Chen,X.Huang,etal.Efficientshort-termloadforecastingusinganimprovedprobabilisticSVRapproach.Energy,2019,178:215-224.3.Q.Cao,X.Liu,J.Liu,etal.Real-timeforecastingapproachfortheshort-termloadbasedonimprovedensemblelearning.Energies,2021,14(4):1046.4.L.Wang,X.Zhang,Y.Zhou,etal.Short-termloadforecastingusingacombinationofempiricalmodedecompositionandartificialneural