电力系统短期负荷预测方法研究的开题报告

电力系统短期负荷预测方法研究的开题报告一、选题背景与意义电力系统负荷预测是电力系统运行、规划和调度的基本工作之一，良好的负荷预测可以为电力系统提供准确的负荷需求预测，优化电力系统的运行、规划和调度，提高电力系统的运行效率和安全性，保证电力供应的可靠性。短期负荷预测是指对未来几个小时或几天内电力系统负荷进行预测，通常是预测准确度要求较高、预测时间较短、模型复杂度较低，是电力系统负荷预测的基础和关键。目前，电力系统负荷预测主要采用统计学方法和人工神经网络方法，然而这些方法存在一些缺陷，如数据要求高，建模过程较繁琐等，预测精度和效率有待提高。因此，研究新的短期负荷预测方法具有重要的现实意义。二、研究内容和研究方案本研究的主要内容是研究新的电力系统短期负荷预测方法，从提高预测准确度和效率的角度出发，探索电力系统负荷数据的特征提取和预处理方法，以及新的预测模型和算法。具体研究方案如下：1.分析电力系统负荷数据的特征，探究预处理方法，如数据去噪、异常值处理、缺失值插补等。2.利用机器学习方法，如决策树、支持向量机等，探索新的负荷预测模型，提高预测精度和效率。3.在深度学习框架下，探索新的人工神经网络模型，如循环神经网络、长短时记忆网络等，提高预测准确度和效率。4.针对实时负荷预测问题，设计新的增量学习算法，提高预测效率和可靠性。5.运用实际电力系统负荷数据进行实验验证，评估新方法的预测效果和性能，并和现有的预测方法进行比较，以证实所提方法的可行性和优越性。三、预期成果1.建立新的电力系统短期负荷预测模型和算法，提高预测精度和效率。2.探究负荷数据的特征提取和预处理方法，为负荷预测提供有效的数据支撑。3.设计新的增量学习算法，解决实时负荷预测问题。4.通过实验验证，证明所提方法的优越性和可行性。四、研究计划及进度安排1.研究背景和意义调研（1个月）2.数据分析和预处理方法探究（2个月）3.新的负荷预测模型和算法研究（3个月）4.实验验证和性能评估（2个月）5.论文撰写和论文答辩（2个月）五、参考文献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