面向智能電網(wǎng)的自動化綜合數(shù)據(jù)應(yīng)用研究及系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、隨著電力行業(yè)的高速發(fā)展,電力系統(tǒng)智能化、一體化建設(shè)成為未來發(fā)展的必然趨勢,信息化和自動化將進(jìn)行全面融合并滲透到電力企業(yè)運(yùn)營和管理的各個環(huán)節(jié)。而信息感知能力和預(yù)測能力是智能化的重要特征,決定了電網(wǎng)能否靈活地根據(jù)外界變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。其中,靈活、全面的信息采集通道和信息交互機(jī)制是實(shí)現(xiàn)智能化過程的前提條件,高精度的電網(wǎng)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)智能調(diào)度的基礎(chǔ)。針對智能電網(wǎng)采集的大量設(shè)備和客戶計量數(shù)據(jù),實(shí)時處理負(fù)荷數(shù)據(jù),并通過數(shù)據(jù)中的規(guī)律進(jìn)行負(fù)荷

2、預(yù)測分析,對實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)動態(tài)規(guī)劃和智能調(diào)度計劃具有重要的指導(dǎo)意義,從而達(dá)到系統(tǒng)閉環(huán)控制,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)高效、安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。
　　本論文重點(diǎn)介紹時間序列自回歸求和移動平均算法(ARIMA)在日負(fù)荷預(yù)測的應(yīng)用,分析了預(yù)測誤差產(chǎn)生的原因,并研究了如何通過模糊數(shù)學(xué)方法構(gòu)造氣象因素模型,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來推算出氣象修正因子,對時間序列的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正,從而提高了預(yù)測結(jié)果的精度,通過Matlab工具驗(yàn)證了負(fù)荷算法的正確性,并在綜合數(shù)據(jù)平臺中實(shí)現(xiàn)