開題配電網(wǎng)不完備負荷數(shù)據(jù)處理

1、畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告論文題目： 配電網(wǎng)不完備負荷數(shù)據(jù)處理 學(xué) 院： 專 業(yè)： 電氣工程及其自動化 學(xué)生姓名： 指導(dǎo)教師： 開題時間： 年 月 日一、 配電網(wǎng)不完備負荷數(shù)據(jù)處理的意義、國內(nèi)外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢（一）研究的意義：電力負荷預(yù)測是電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計與建設(shè)的基礎(chǔ)，預(yù)測的準(zhǔn)確與否，關(guān)系到電源開發(fā)、電網(wǎng)建設(shè)、社會安定、居民生活及電力公司本身的發(fā)展。其作用與電力行業(yè)的特殊性是密切相關(guān)的，主要表現(xiàn)為：1、電力行業(yè)的發(fā)供用、產(chǎn)供銷必須瞬時完成，電量不能儲存。即發(fā)電廠發(fā)出的電量與當(dāng)時的負荷水平應(yīng)保持一致，并隨時進行不斷的調(diào)節(jié)以達到供需平衡。這就要求電力負荷的短期預(yù)測和中期預(yù)測必需精確并具有預(yù)見性。2、電力

2、行業(yè)是技術(shù)資金非常密集的行業(yè)，建設(shè)周期較長。電力行業(yè)是裝備型行業(yè)，技術(shù)和資金非常密集，一般地講，大型火電廠的建設(shè)周期為34年，水電廠的建設(shè)周期為610年。只有準(zhǔn)確的預(yù)測才能保證如此巨大的資金能夠使用得當(dāng)，既不會建設(shè)滯后造成電量短缺也不會超前建設(shè)造成大量的資金積壓。3、電力行業(yè)是關(guān)系到國計民生的公用性事業(yè)。隨著人民生活水平的日益提高，家庭電氣化已是大勢所趨，各行業(yè)對電力的依賴程度愈來愈高，電力的短缺或不能連續(xù)穩(wěn)定的供電不但會嚴(yán)重影響居民的生活甚至?xí)绊懓捕▓F結(jié)的政治局面。4、準(zhǔn)確預(yù)測需求，有利于電力企業(yè)合理安排經(jīng)營計劃，減少購電成本，提高經(jīng)營效益。有助于供電量的預(yù)測，電力規(guī)劃，利于諧調(diào)供電與社會

3、需求之間的關(guān)系。5、用電量，變化被人認(rèn)為是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最權(quán)威的標(biāo)志。面對現(xiàn)今如此緊張的用電形勢,建立一個模型，即能直觀地看到用電量的發(fā)展變化情況，從側(cè)面了解社會的發(fā)展，居民的生活；與理論值對比，來分析影響用電量變化的因素；又能對未來的用電量作一個比較精確的預(yù)測。因為全國的各季各部門的用電量數(shù)據(jù)不好找，選取一個較有代表性的地區(qū)來建立模型，現(xiàn)以缺電最嚴(yán)重的省浙江（紹興市的用電量）為分析對象，建模型，分析并對其用電量進行預(yù)測。（二）電力負荷的構(gòu)成與特點：電力系統(tǒng)負荷一般可以分為城市民用負荷、商業(yè)負荷、農(nóng)村負荷、工業(yè)負荷以及其他負荷等，不同類型的負荷具有不同的特點和規(guī)律。 城市民用負荷主要

4、是城市居民的家用電器，它具有年年增長的趨勢，以及明顯的季節(jié)性波動特點，而且民用負荷的特點還與居民的日常生活和工作的規(guī)律緊密相關(guān)。 商業(yè)負荷，主要是指商業(yè)部門的照明、空調(diào)、動力等用電負荷，覆蓋面積大，且用電增長平穩(wěn)，商業(yè)負荷同樣具有季節(jié)性波動的特性。雖然商業(yè)負荷在電力負荷中所占比重不及工業(yè)負荷和民用負荷，但商業(yè)負荷中的照明類負荷占用電力系統(tǒng)高峰時段。此外，商業(yè)部門由于商業(yè)行為在節(jié)假日會增加營業(yè)時間，從而成為節(jié)假日中影響電力負荷的重要因素之一。 工業(yè)負荷是指用于工業(yè)生產(chǎn)的用電，一般工業(yè)負荷的比重在用電構(gòu)成中居于首位，它不僅取決于工業(yè)用戶的工作方式(包括設(shè)備利用情況、企業(yè)的工作班制等)，而且與各行業(yè)

5、的行業(yè)特點、季節(jié)因素都有緊密的聯(lián)系，一般負荷是比較恒定的。 農(nóng)村負荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。此類負荷與工業(yè)負荷相比，受氣候、季節(jié)等自然條件的影響很大，這是由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點所決定的。農(nóng)業(yè)用電負荷也受農(nóng)作物種類、耕作習(xí)慣的影響，但就電網(wǎng)而言，由于農(nóng)業(yè)用電負荷集中的時間與城市工業(yè)負荷高峰時間有差別，所以對提高電網(wǎng)負荷率有好處。 從以上分析可知電力負荷的特點是經(jīng)常變化的，不但按小時變、按日變，而且按周變，按年變，同時負荷又是以天為單位不斷起伏的，具有較大的周期性，負荷變化是連續(xù)的過程，一般不會出現(xiàn)大的躍變，但電力負荷對季節(jié)、溫度、天氣等是敏感的，不同的季節(jié)，不同地區(qū)的氣候，以及溫度的變化都會

6、對負荷造成明顯的影響。 電力負荷的特點決定了電力總負荷由以下四部分組成：基本正常負荷分量、天氣敏感負荷分量、特別事件負荷分量和隨機負荷分量。（三）負荷預(yù)測的內(nèi)容與分類： 電力系統(tǒng)負荷預(yù)測包括最大負荷功率、負荷電量及負荷曲線的預(yù)測。最大負荷功率預(yù)測對于確定電力系統(tǒng)發(fā)電設(shè)備及輸變電設(shè)備的容量是非常重要的。為了選擇適當(dāng)?shù)臋C組類型和合理的電源結(jié)構(gòu)以及確定燃料計劃等，還必須預(yù)測負荷及電量。負荷曲線的預(yù)測可為研究電力系統(tǒng)的峰值、抽水蓄能電站的容量以及發(fā)輸電設(shè)備的協(xié)調(diào)運行提供數(shù)據(jù)支持。 負荷預(yù)測根據(jù)目的的不同可以分為超短期、短期、中期和長期：超短期負荷預(yù)測是指未來1h以內(nèi)的負荷預(yù)測，在安全監(jiān)視狀態(tài)下，需要5

7、10s或15min的預(yù)測值，預(yù)防性控制和緊急狀態(tài)處理需要10min至1h的預(yù)測值。短期負荷預(yù)測是指日負荷預(yù)測和周負荷預(yù)測，分別用于安排日調(diào)度計劃和周調(diào)度計劃，包括確定機組起停、水火電協(xié)調(diào)、聯(lián)絡(luò)線交換功率、負荷經(jīng)濟分配、水庫調(diào)度和設(shè)備檢修等，對短期預(yù)測，需充分研究電網(wǎng)負荷變化規(guī)律，分析負荷變化相關(guān)因子，特別是天氣因素、日類型等和短期負荷變化的關(guān)系。中期負荷預(yù)測是指月至年的負荷預(yù)測，主要是確定機組運行方式和設(shè)備大修計劃等。長期負荷預(yù)測是指未來35年甚至更長時間段內(nèi)的負荷預(yù)測，主要是電網(wǎng)規(guī)劃部門根據(jù)國民經(jīng)濟的發(fā)展和對電力負荷的需求，所作的電網(wǎng)改造和擴建工作的遠景規(guī)劃。對中、長期負荷預(yù)測，要特別研究國

8、民經(jīng)濟發(fā)展、國家政策等的影響。 (四)負荷預(yù)測的基本過程：負荷預(yù)測工作的關(guān)鍵在于收集大量的歷史數(shù)據(jù)，建立科學(xué)有效的預(yù)測模型，采用有效的算法，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行大量試驗性研究，總結(jié)經(jīng)驗，不斷修正模型和算法，以真正反映負荷變化規(guī)律。其基本過程如下。 1.調(diào)查和選擇歷史負荷數(shù)據(jù)資料 多方面調(diào)查收集資料，包括電力企業(yè)內(nèi)部資料和外部資料，從眾多的資料中挑選出有用的一小部分，即把資料濃縮到最小量。挑選資料時的標(biāo)準(zhǔn)要直接、可靠并且是最新的資料。如果資料的收集和選擇得不好，會直接影響負荷預(yù)測的質(zhì)量。 2.歷史資料的整理 一般來說，由于預(yù)測的質(zhì)量不會超過所用資料的質(zhì)量，所以要對所收集的與負荷有關(guān)的統(tǒng)計資料進

9、行審核和必要的加工整理，來保證資料的質(zhì)量，從而為保證預(yù)測質(zhì)量打下基礎(chǔ)，即要注意資料的完整無缺，數(shù)字準(zhǔn)確無誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平，資料中沒有異常的"分離項"，還要注意資料的補缺，并對不可靠的資料加以核實調(diào)整。 3.對負荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理 在經(jīng)過初步整理之后，還要對所用資料進行數(shù)據(jù)分析預(yù)處理，即對歷史資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補遺，針對異常數(shù)據(jù)，主要采用水平處理、垂直處理方法。 數(shù)據(jù)的水平處理即在進行分析數(shù)據(jù)時，將前后兩個時間的負荷數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，設(shè)定待處理數(shù)據(jù)的最大變動范圍，當(dāng)待處理數(shù)據(jù)超過這個范圍，就視為不良數(shù)據(jù)，采用平均值的方法平穩(wěn)其變化；數(shù)據(jù)的垂直處理即在負

10、荷數(shù)據(jù)預(yù)處理時考慮其24h的小周期，即認(rèn)為不同日期的同一時刻的負荷應(yīng)該具有相似性，同時刻的負荷值應(yīng)維持在一定的范圍內(nèi)，對于超出范圍的不良數(shù)據(jù)修正，為待處理數(shù)據(jù)的最近幾天該時刻的負荷平均值。 4.建立負荷預(yù)測模型 負荷預(yù)測模型是統(tǒng)計資料軌跡的概括，預(yù)測模型是多種多樣的，因此，對于具體資料要選擇恰當(dāng)?shù)念A(yù)測模型，這是負荷預(yù)測過程中至關(guān)重要的一步。當(dāng)由于模型選擇不當(dāng)而造成預(yù)測誤差過大時，就需要改換模型，必要時，還可同時采用幾種數(shù)學(xué)模型進行運算，以便對比、選擇。 在選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)后，建立負荷預(yù)測數(shù)學(xué)模型，進行預(yù)測工作。由于從已掌握的發(fā)展變化規(guī)律，并不能代表將來的變化規(guī)律，所以要對影響預(yù)測對象的新因素

11、進行分析，對預(yù)測模型進行恰當(dāng)?shù)男拚蟠_定預(yù)測值。（五）當(dāng)前電力負荷預(yù)測的研究狀況：幾十年來各種可能的算法均在負荷預(yù)測課題上試驗過了，目前實用的算法主要有：線性外推法、線性回歸法、時間序列法、卡爾曼濾波法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色系統(tǒng)法和專家系統(tǒng)方法等。各種算法均有一定的適用場合，可以說沒有一個算法適用于各種負荷預(yù)測模型而精度比其它算法都高。（六）電力負荷預(yù)測方法簡介：1.中壓配電網(wǎng)中長期負荷預(yù)測方法負荷預(yù)測方法：（1）趨勢外推預(yù)測方法8，9,10趨勢外推預(yù)測法是通過尋找負荷的變化趨勢,并根據(jù)這一變化趨勢對原負荷數(shù)據(jù)序列作計算外推和曲線擬合外推,從而求得負荷的預(yù)測值。最小二乘法 該方法以多項式擬合為

12、基礎(chǔ),按最小二乘原則,求出多項式系數(shù)擬合的多項式為: (1)此時,歷史負荷預(yù)測值滿足:min (2)指數(shù)型外推法 對于一個面積較大的供電區(qū)域,其負荷容量潛力較大,負荷容量上限值較高,因此負荷增長可能會保持快速持續(xù)的發(fā)展趨勢。這種情形下,可以采用指數(shù)曲線增長模型。特殊曲線外推法 該方法適用于具有飽和趨勢走向的負荷曲線。對于一個面積不大或發(fā)展較成熟的地區(qū),其負荷的增長不可能始終維持在一個較高的水平不變。隨著時間的推移,負荷增長速度會逐漸降低,并趨向于一個飽和值。這種負荷曲線在整體上呈S型走勢,反映出事物的發(fā)生、發(fā)展和成熟的變化規(guī)律。（2）回歸預(yù)測法回歸預(yù)測法8,11是在歷史負荷統(tǒng)計資料的基礎(chǔ)上,應(yīng)

13、用數(shù)學(xué)分析,確定出相關(guān)自變量之間的關(guān)系,然后建立數(shù)學(xué)模型,對未來負荷進行預(yù)測。對于面積較大區(qū)域的負荷預(yù)測,由于歷史統(tǒng)計工作相對完善,數(shù)據(jù)易于統(tǒng)計,較容易獲得宏觀經(jīng)濟變量數(shù)據(jù),可以從多方面尋求數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。對于面積較小的區(qū)域,由于往往不具備宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)基礎(chǔ),難以獲得所需的變量數(shù)據(jù),因此在使用該類方法時,利用人均收入或人均消費等數(shù)據(jù)作為相關(guān)變量更為合理?；貧w方法可以分為一元回歸法和多元回歸法?；貧w模型中的參數(shù)采用最小二乘法確定。（3）空間負荷預(yù)測方法常用的空間負荷預(yù)測模型有3種:負荷密度模型12,13該模型首先將供電區(qū)域內(nèi)的用地按用地性質(zhì)分類,然后根據(jù)不同性質(zhì)用地的單位面積負荷值進行預(yù)測。時

14、間序列趨勢模型14該模型以小區(qū)的負荷歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過辨識負荷發(fā)展變化趨勢來建立模型,預(yù)測未來負荷的需求總量和地理分布。用地仿真模型15,16用地仿真是該模型的核心部分,其作用是在綜合考慮地理、社會和交通等屬性的前提下,將用地總量分配到各小區(qū),再結(jié)合適當(dāng)?shù)呢摵芍笜?biāo)求得負荷預(yù)測值。（4）灰色預(yù)測法8,17在實際應(yīng)用中,不能簡單的套用灰色預(yù)測模型公式,要根據(jù)具體情況對所采用的模型進行適當(dāng)改進。改造原始負荷數(shù)列對歷史數(shù)據(jù)作差分修正,部分跳躍式數(shù)據(jù)通過指數(shù)加權(quán)、滑動平均、加政策因子等方法處理?；疑f階技術(shù)8通常的灰色預(yù)測方法,在很大程度上都是將“白化”微分方程的解 (k=1,2,.)(7)式(7)中

15、的a和u作為常數(shù),這將導(dǎo)致長期預(yù)測的較大誤差。如果將它們看成是隨時間t變化的量,先對a和u進行預(yù)測,然后再用灰色預(yù)測方法對原數(shù)據(jù)序列進行預(yù)測,則結(jié)果會好些。等維信息替補技術(shù)8,17由于采用灰色預(yù)測方法進行近期負荷預(yù)測的精度較高,因此可以考慮用歷史數(shù)據(jù)序列建立一階累加灰色模型(記作GM(1,1),預(yù)測第一個值,再將它補充到原始數(shù)列中去,同時去掉歷史數(shù)據(jù)中最老的一個數(shù)據(jù),如此反復(fù)直至完成預(yù)測。這樣,沒有增加原數(shù)據(jù)序列的維度,卻使得歷史數(shù)據(jù)得以更新,實現(xiàn)數(shù)據(jù)新陳代謝。（5）模糊預(yù)測法模糊聚類法12該方法利用模糊數(shù)學(xué)理論對所研究的樣本進行分類,用聚類分析方法實現(xiàn)負荷預(yù)測。其根本思想是將待測量和影響待測

16、量的環(huán)境因素(如:人口、GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值等)歷史值所構(gòu)成的樣本按一定方法分類,并根據(jù)分類結(jié)果形成各類環(huán)境因素特征和電力負荷的變化模式。模糊相似優(yōu)先比法18該方法是用相似優(yōu)先比來判斷哪種環(huán)境因素發(fā)展特征與電力負荷的發(fā)展特征最為相似,選出優(yōu)勢因素后,通過待測年某因素與歷史年相同因素的貼近度選出與待測年貼近度最大的歷史年,并認(rèn)為這樣選中的歷史年電力負荷特征與待測年的電力負荷特征相同,從而得出預(yù)測負荷值。模糊最大貼近度法19該方法的核心在于選定某種影響因素(如經(jīng)濟增長速度等),通過比較所研究地區(qū)與各參考地區(qū)該因素接近的程度,選中與其最為貼近的參考地區(qū),認(rèn)為該地區(qū)相應(yīng)的電力負荷發(fā)展規(guī)律與所研究地區(qū)對

17、應(yīng)的電力負荷發(fā)展規(guī)律相同。（6）組合預(yù)測法等權(quán)平均組合法該方法的實質(zhì)是把各種方法的預(yù)測結(jié)果在最終預(yù)測結(jié)果中所占的權(quán)重大小作相同處理。雖然方法顯得簡單,但在對各種預(yù)測精度未知的情況下,其穩(wěn)定性好,是一種常用的、較為穩(wěn)妥的組合方法。最佳可信度綜合法20該方法是將各組數(shù)列通過加權(quán)組合在一起,使用的權(quán)重反映了某種預(yù)測結(jié)果的可能性大小, 而這種可能性取決于預(yù)測結(jié)果的可信度?？尚哦鹊倪x取可以通過經(jīng)驗判定、綜合預(yù)測結(jié)果的擬合殘差與方差或協(xié)方差達到最優(yōu)以及回歸組合等方法來判定。不同的可信度選取方法決定了不同的綜合形式。優(yōu)選預(yù)測法8能夠很好地保證最優(yōu)模型不被遺漏,同時在經(jīng)濟、負荷發(fā)展變化規(guī)律、預(yù)測指標(biāo)等時常變化

18、情況下有很好的自適應(yīng)性。2. 短期負荷預(yù)測：短期負荷預(yù)測主要應(yīng)用于提前一天完成用電計劃的制定。傳統(tǒng)的負荷預(yù)測系統(tǒng)往往只是依賴昨日以前的歷史數(shù)據(jù)樣本，及相關(guān)的負荷影響因素數(shù)據(jù)，完成明日用電計劃負荷的預(yù)測。這種預(yù)測方案沒有利用最新的、含信息量非常豐富的當(dāng)日的已知負荷信息（及負荷相關(guān)信息），使得預(yù)測準(zhǔn)確度難以進一步提高。    如何利用最新獲得的當(dāng)日的負荷信息參與明日的用電預(yù)測，是提高短期負荷預(yù)測的預(yù)測精度的關(guān)鍵之一。采用擴展短期負荷預(yù)測對當(dāng)日未知的負荷數(shù)據(jù)進行虛擬補足，并利用這些數(shù)據(jù)和當(dāng)日已發(fā)生的負荷數(shù)據(jù)一起作為已知數(shù)據(jù)參與預(yù)測，可以提高第二日負荷的預(yù)測精度。目前，國

19、內(nèi)適用的短期負荷預(yù)測系統(tǒng)絕大多數(shù)采用的是綜合模型預(yù)測方案21。該方案的實現(xiàn)原理是：尋找出與預(yù)測日各種影響因素相似的歷史日期（即相似日）；采用不同的預(yù)測算法對其進行虛擬預(yù)測；比較該日實際歷史負荷與虛擬預(yù)測結(jié)果的擬合準(zhǔn)確度以確定各種算法的權(quán)重分配；應(yīng)用所得到的各算法的權(quán)重做第2日負荷預(yù)測。  二、 配電網(wǎng)不完備負荷數(shù)據(jù)處理預(yù)期目標(biāo)及主要工作（設(shè)計思想、采用的方法及手段） 在上述的預(yù)測機制下，有一個矛盾需要解決，即在對尋找到的相似日（歷史日）進行虛擬預(yù)測時，該日前1日的負荷已經(jīng)知道，而且參與了對相似日負荷結(jié)果的預(yù)測；然而，采用同樣的算法對預(yù)測日（明日）進行預(yù)測時，其前一日（當(dāng)日）

20、的負荷不全，例如。只有11時之前的負荷數(shù)據(jù)，缺少11時之后到24:00這段時間的負荷。因此，只能取昨天的負荷做預(yù)測，影響預(yù)測精度。為此，必須盡可能準(zhǔn)確的補足這些缺失負荷，并用它們參與預(yù)測。采用擴展短期負荷預(yù)測實現(xiàn)對當(dāng)日負荷數(shù)據(jù)的補足是一個有效、合理的方案。該方案原理是：以當(dāng)日及以前已知的實況信息（包括負荷信息、氣象信息）為已知條件，采用擴展短期負荷預(yù)測對當(dāng)日未知負荷點的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并用預(yù)測結(jié)果作為這些點的數(shù)據(jù)的合理估計值，從而“彌補”上當(dāng)日缺失的負荷值。    假設(shè)當(dāng)日已知的前m點負荷值矢量為：Xr=(x1,x2,xm)T，未知的后96-m點負荷值矢量為：Xe=

21、(xm+1,xm+2,x96)T。    參照前述擴展短期負荷預(yù)測實現(xiàn)方案，以Xr為已知條件，確定綜合模型參數(shù)，再用昨日負荷預(yù)測今日負荷，可以得到Xe的合理估計值。采用“補足”當(dāng)日缺失的Xe的負荷數(shù)據(jù)，即可虛擬的得到當(dāng)日全日的負荷數(shù)據(jù)。    統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在已知當(dāng)日1/3以上的負荷數(shù)據(jù)（比如已知該日0:0011:00的負荷數(shù)據(jù)）的基礎(chǔ)上，對當(dāng)日進行擴展短期負荷預(yù)測，統(tǒng)計14:00后平均預(yù)測準(zhǔn)確度可達96.08%2；且全年半數(shù)以上的日期的擴展短期負荷預(yù)測準(zhǔn)確度在98%以上，因此，用該結(jié)果作為虛擬實況負荷補足當(dāng)日負荷，參與明日的短期負荷

22、預(yù)測，可以提高預(yù)測精度。三、預(yù)計設(shè)計過程中可能遇到的問題以及解決的方法和措施：（一）由于我是俄語生，在以后的VC+平臺的應(yīng)用上一定會遇到困難。解決方法：抓緊一切可利用時間熟悉C語言程序，多請教老師和同學(xué)。（二）研究的課題資料非常繁雜、零散，不容易整理研究。解決方法：花大部分時間熟悉相關(guān)的資料，多作筆錄，以避免設(shè)計思路混亂。（三）上機的時間不是很充沛，可能影響設(shè)計的進程。解決方法：借用朋友的電腦，以填補不能上機時候的空缺。（四）以前學(xué)習(xí)電力系統(tǒng)知識不是很扎實，有可能會導(dǎo)致設(shè)計無法順利的進行。解決方法：查找以前學(xué)過的課程，重新溫習(xí)相關(guān)知識點，把基礎(chǔ)知識弄懂，學(xué)會。四、進度安排（一） 資料檢索，基礎(chǔ)

23、知識準(zhǔn)備（時間1周）負荷數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容及意義、研究動態(tài)（常用方法特點、適用范圍），電力負荷構(gòu)成，電力負荷特性及負荷曲線，地方小電網(wǎng)負荷組成、特征、曲線，各類負荷測量和計量裝置；（二） 文獻綜述及開題報告（1.5周）進化規(guī)劃在電力系統(tǒng)的應(yīng)用狀況分析；負荷數(shù)據(jù)預(yù)處理領(lǐng)域研究動態(tài)（三） 學(xué)習(xí)編程技術(shù)（1周）學(xué)習(xí)VISUAL C+平臺，學(xué)習(xí)VISIO 2000（四） 建立數(shù)學(xué)模型（3周）深入研究進化規(guī)劃方法和地區(qū)小電網(wǎng)現(xiàn)狀評估相關(guān)指標(biāo)，編制程序框圖，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)文件（五） 專業(yè)算法編程與功能實現(xiàn)（3周）編程調(diào)試、算例分析，誤差分析，改進措施分析（六） 編寫論文（2周）（七） 準(zhǔn)備演示文檔，裝訂論文，評語

24、，答辯（2周）五、參考文獻1LiuK.Comparisonof Very Short-term Loa Forecasting Technique.IEEETranson PowerSystems1996,11(2):8778822劉晨輝(Liu Chenhui).電力系統(tǒng)負荷預(yù)報理論和方法(Theoryand Methodof Power Systems Loa Forecasting).哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社(Harbin Harbin Instituteof Technology Press),19873侯志儉(Hou Zhijian).電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)報的幾種改進手段(Seve

25、ral Improvementsfor Short-term Loa Forecastingof Power Systems).電力系統(tǒng)自動化(Automationof Electric Power Systems),1996,20(7) 27314程 松(Cheng Song).一種新的基于相似負荷日的短期負荷預(yù)計方法(Anew Approachto Load Forecasting Basedon Simi lar Day).江蘇電機工程(Proceedingof Jiangsu Electrical Engineering Association),1999,18(4):28325韓民曉

26、(Han Minxiao).短期負荷預(yù)測方法的研究及在線應(yīng)用(Studiesand Applicationsof Short-term Load Forecasting Methodolody).電力系統(tǒng)自動化(Automationof Electric Power Systems),1998,22(10):34376ParkDC,El-AharkawiMA,MarksRJ.Loa Forecasting Usingan Artificial Neural Network.IEEE Transon Power Systems,1991,6(6):4424497LeeKY,ChaYT,ParkJH.Short-term Loa Forecasting Usingan Artificial Neural Network.IEEE Transon Power Systems,1992,7(1):5345378牛曉東,曹樹華,趙 磊,張文文.電力負荷預(yù)測技術(shù)其應(yīng)用.北京:中國電力出版社,1