导读:本文包含了气象敏感负荷论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:气象敏感负荷,功率估算,关联分析,负荷-气象关联模型
气象敏感负荷论文文献综述
陈彦翔,秦川,鞠平,赵静波,金宇清[1]（2018）在《基于关联分析及堆栈自编码器的气象敏感负荷功率估算方法》一文中研究指出气象敏感负荷的逐年增长是夏季电网负荷不断攀升的重要原因,准确估算此类负荷功率对电网运行调度、估计地区需求侧响应能力均有益处。提出了改进典型相关分析方法,建立了负荷-气象非线性关联模型,基于此可计算历史负荷数据中的气象敏感负荷功率。建立了基于堆栈自编码器(SAE)的气象敏感负荷功率估算模型,利用SAE的无监督学习提取日负荷曲线的降维特征,利用关联模型的计算结果作为有标签样本训练估算模型的全连接层,从而由日负荷曲线直接获得气象敏感负荷功率曲线。基于实际电网数据的算例结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2018年05期）
范进进,尹照寅,姜杰,刘熠炎[2]（2016）在《2007至2013年黄石市夏季电网气象敏感负荷预测的研究》一文中研究指出本文对2007至2013年黄石市逐日电力负荷进行分解,并进一步讨论气象要素对气象负荷率的影响。结果表明:研究时段内黄石市逐日最大电力负荷总体呈线性增长,但金融危机期间电力负荷则呈下降趋势;2010年之前,工作日的气象负荷率高于节假日,但自2011年起,该现象出现反转,且差值逐渐增大;气象要素对电力负荷具有显着影响,且体感温度及扩展得到的人体舒适度等级有助于更准确的分离气象敏感负荷及获得气象负荷率;研究时段内,体感温度高于22.9℃(工作日)或21.5℃(节假日)时,即会产生敏感负荷,且当体感温度升高1℃时,最多可导致气象负荷率增加6%。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S13 “互联网+”与气象服务——第六届气象服务发展论坛》期刊2016-11-01）
高亚静,孙永健,杨文海,啜斌,梁海峰[3]（2017）在《基于新型人体舒适度的气象敏感负荷短期预测研究》一文中研究指出针对严重的雾霾天气对电网负荷预测造成的挑战,该文在现有的人体舒适度指数的基础上,提出了综合考虑雾霾、温度、湿度、风力等气象指标的新型人体舒适度概念,并运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)—熵权法构建考虑时空分布特性的人体舒适度评价模型。在此基础上采用改进随机森林算法建立短期负荷预测模型,在处理连续变量时采用优化的离散化方法,基于人体舒适度指标选择预测相似日,并以人体舒适度指数作为模型输入进行电网的短期负荷预测。通过保定市和上海市的民用负荷和天气数据验证了文中所提模型和算法的正确性和有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2017年07期）
洪国平,崔新强,任永建,王苗,李伟[4]（2015）在《夏季武汉市电网气象敏感负荷预测模型》一文中研究指出利用2009—2010年武汉市日用电负荷资料和气象资料,提出了基于电网负荷的分解算法,将电网日最大负荷分解为基础负荷与气象敏感负荷2个主要分量,其中,气象敏感负荷与包含了气温、相对湿度及风速的综合气象敏感负荷条件指数相关。利用相关比法,分析了气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的非线性关系,分析了气象敏感负荷条件指数变化与负荷变化关系。基于均方偏差最小原理和非线性最小二乘法,建立了夏季武汉电网气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的多项式预测关系模型。2011—2012年夏季模型应用检验表明,预测平均误差接近6%。该模型可用于夏季电力气象服务工作。(本文来源于《气象科技》期刊2015年03期）
洪国平,胡宗海,闫敏慧,顾明[5]（2013）在《夏季湖北电网气象敏感负荷预测模型研究》一文中研究指出利用2009—2010年湖北电网日用电负荷资料和气象资料,提出了基于电网负荷的分解算法,将电网日最大负荷分解为基础负荷与气象敏感负荷2个主要分量。其中,气象敏感负荷与气温、相对湿度及风速的综合气象敏感负荷条件指数相关。提出了基于权重指数的湖北省面平均气象敏感负荷条件指数的算法。利用相关比法,分析了湖北省气象敏感负荷与面均气象敏感负荷条件指数的非线性关系。基于均方偏差最小原理和非线性最小二乘法,建立了夏季湖北电网气象敏感负荷与面均气象敏感负荷条件指数的多项式预测关系模型。经2010年9月模型应用检验表明,预测平均误差低于6%。该模型可用于夏季湖北省电力专业气象服务工作。(本文来源于《气象科学》期刊2013年04期）
胡长洪,刘华勇,方鸽飞,郑奕辉,蔡金明[6]（2010）在《气象因子与敏感负荷分析的新思路》一文中研究指出在采用相关度系数分析方法寻找负荷与气象因子间的关系的基础上,提出了用神经网络的方法建立气象敏感负荷与各气象因子间的独立关系模型,最终得到负荷与气象因子的综合模型,并用杭州地区2006年1月至2007年8月的负荷与气象数据对该综合模型进行验证,预测结果表明该方法可行。(本文来源于《华东电力》期刊2010年02期）
朱振伟,方鸽飞,王国福,徐祥海[7]（2008）在《电网夏季气象敏感负荷特性分析》一文中研究指出提出了气象因素温度、相对湿度、气压,风速,辐射对负荷影响关系,建立了夏季气象敏感负荷分别与温度、相对湿度、气压、辐射和风速的关系模型。根据杭州市2006年1月1日至2007年9月10日每日96点负荷数据和24点实时气象资料分析和验证,证明了其有效性,从而为供电部门和调度部门的工作人员提供有用的参考信息。(本文来源于《华东电力》期刊2008年09期）
韩新阳,周峰,邱向京,李涛[8]（2008）在《气象因子同气象敏感负荷之间的关系研究》一文中研究指出随着人们生活水平的提高,降温和采暖等气象敏感负荷的比重不断升高,气象对电网负荷的影响越来越大。将气象领域的体感温度、舒适度指数、风寒指数、持续气象因子等概念引入到电力负荷分析预测研究中,使考虑的气象因子增加,并进行分区间分析,使气象变化对电力负荷影响的分析结果更加接近实际。(本文来源于《电力技术经济》期刊2008年01期）
气象敏感负荷论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文对2007至2013年黄石市逐日电力负荷进行分解,并进一步讨论气象要素对气象负荷率的影响。结果表明:研究时段内黄石市逐日最大电力负荷总体呈线性增长,但金融危机期间电力负荷则呈下降趋势;2010年之前,工作日的气象负荷率高于节假日,但自2011年起,该现象出现反转,且差值逐渐增大;气象要素对电力负荷具有显着影响,且体感温度及扩展得到的人体舒适度等级有助于更准确的分离气象敏感负荷及获得气象负荷率;研究时段内,体感温度高于22.9℃(工作日)或21.5℃(节假日)时,即会产生敏感负荷,且当体感温度升高1℃时,最多可导致气象负荷率增加6%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
气象敏感负荷论文参考文献
[1].陈彦翔,秦川,鞠平,赵静波,金宇清.基于关联分析及堆栈自编码器的气象敏感负荷功率估算方法[J].电力自动化设备.2018
[2].范进进,尹照寅,姜杰,刘熠炎.2007至2013年黄石市夏季电网气象敏感负荷预测的研究[C].第33届中国气象学会年会S13“互联网+”与气象服务——第六届气象服务发展论坛.2016
[3].高亚静,孙永健,杨文海,啜斌,梁海峰.基于新型人体舒适度的气象敏感负荷短期预测研究[J].中国电机工程学报.2017
[4].洪国平,崔新强,任永建,王苗,李伟.夏季武汉市电网气象敏感负荷预测模型[J].气象科技.2015
[5].洪国平,胡宗海,闫敏慧,顾明.夏季湖北电网气象敏感负荷预测模型研究[J].气象科学.2013
[6].胡长洪,刘华勇,方鸽飞,郑奕辉,蔡金明.气象因子与敏感负荷分析的新思路[J].华东电力.2010
[7].朱振伟,方鸽飞,王国福,徐祥海.电网夏季气象敏感负荷特性分析[J].华东电力.2008
[8].韩新阳,周峰,邱向京,李涛.气象因子同气象敏感负荷之间的关系研究[J].电力技术经济.2008