导读:本文包含了负荷模型曲线论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Beta样条曲线,GM模型,月度负荷预测,二重趋势
负荷模型曲线论文文献综述
黄秀花[1]（2019）在《基于Beta样条曲线与GM模型组合的月度负荷预测》一文中研究指出本文基于月度负荷具有增长性和季节波动性的二重趋势特征,提出了一种新的月度负荷预测方法。该方法通过运用GM模型对纵向历史数据预测,对于横向历史数据采用Beta样条曲线预测,共同构建组合预测模型,最后给出这种预测方法的建模步骤。通过实例和对比分析,证明新的方法是可行和有效的。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年09期）
白勇[2]（2018）在《基于电力用户负荷特性曲线的聚类分析模型设计》一文中研究指出现有ME-Wheel模型不能在限定时间内对用户的耗电行为进行定向分析。为解决上述问题,设计基于电力用户负荷特性曲线的聚类分析模型。在电力负荷特性曲线网格中,通过计算用户负载特征参数、确定约束载荷施加量的方式完成基于电力负荷特性曲线的用户耗电特征分析。在此基础上,针对电力用户负荷原始数据矩阵中的数据参量进行标准化处理,达到完善模型应用流程的目的,实现基于电力用户负荷特性曲线聚类分析模型的搭建。实验结果表明:与现有ME-Wheel模型相比,应用基于电力用户负荷特性曲线的聚类分析模型后,单位时间内用户耗电行为分析完整度得到大幅提升。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2018年12期）
陈烨[3]（2018）在《电力系统负荷曲线聚类与负荷模型聚合的方法研究》一文中研究指出电力系统仿真计算是电力系统稳定分析、设计和运行的重要工具,各元件模型的准确性直接影响了仿真结果的可信程度和以此为基础的系统决策。其中,电力系统负荷模型仍相对简单,难以准确反映复杂的负荷变化过程,因此,建立符合实际的负荷模型具有十分重要的现实意义。在电力系统实际运行过程中,区域电网所建立的模型应尽可能的简单,数量不宜过多。然而通常负荷节点下接有的负荷数量巨大、种类复杂、参数不一,同时受运行复杂度影响,系统无法详尽的对每一个负荷节点均单独建立模型,也就是说精细化负荷模型与工程应用之间存在矛盾。为此,本文尝试从两个方面进行解决,一是负荷曲线的聚类,二是负荷模型的聚合。负荷曲线聚类方面,其目的是根据负荷数据、负荷性质等信息,将具有相似特性的负荷归为一类,这样属于同一类的负荷可近似采用相同的负荷模型,同时考虑到直接采用所有负荷数据进行聚类的方式面临计算效率的挑战。对此,本文提出了基于奇异值分解的日负荷曲线降维聚类方法,结合实际电网数据的算例表明,该方法在保证聚类有效性的同时,提高了运行效率。负荷模型聚合方面,其目的是将负荷节点下数量众多的感应电动机负荷聚合成少量等值电动机负荷,进而降低仿真复杂度。为此,本文提出了计及静态临界稳定特性的感应电动机群聚合等值方法,该方法综合考虑各电动机的物理机理和静态临界稳定特性后,将电动机群聚合等值。以WSCC-9节点系统为例,对10台特性各异的电动机进行了聚合等值。结果表明,在不同的运行条件下,利用本文所提聚合等值方法得到的等值电动机,在系统稳态和临界失稳时均能较为准确地反映原始电动机群的动态过程。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-01-15）
林顺富,黄娜娜,赵伦加,汤波,李东东[4]（2016）在《基于用户行为的家庭日负荷曲线模型》一文中研究指出居民用电所占比例逐渐提高,对配电网影响日益增大。有效的家庭日负荷曲线模型对需求侧管理及智能电网技术的发展至关重要。该文建立了基于用户行为的家庭日负荷曲线模型。基于测量数据,建立典型居民负荷电气学模型;基于统计调研数据,利用马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法,引入概率函数表示居民人口、家用电器拥有情况等居民家庭特征的影响,建立居民负荷行为学模型。并采用自下向上的分层建模思路,结合电气学模型与行为学模型建立家庭日负荷曲线模型,同时搭建了仿真平台。所建模型具有系统性和通用性,仿真与实测对比分析验证了该文所提模型的可行性与准确性。(本文来源于《电力建设》期刊2016年10期）
许梁,孙涛,徐箭,孙元章,李子寿[5]（2015）在《基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测》一文中研究指出提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正,使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试,结果表明该方法具有较高的预测精度。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2015年07期）
史冬博,高贵军,彭峰[6]（2014）在《基于反作用力运动负荷刺激原理对陀螺轮不同缠绕曲线数学模型的驱动特性研究》一文中研究指出对人体耦合铰链结构并与陀螺轮回转结构联动构成的运动器械的研究,是可实现对人体局部和组合部位的有效靶刺激,从而实现训练和锻炼效果的直接效应与效能最大化。对陀螺轮不同缠绕曲线的驱动特性及仿生运动进行了研究分析,建立了陀螺轮轮廓线为直线与抛物线的数学模型;通过simulink的仿真分析,轮廓线为直线和抛物线的陀螺轮相比较,其速度、位移的变化趋势基本类似,在初始时期,轮廓线为直线陀螺轮的速度、位移的变化具有滞后性,轮廓线为直线陀螺轮的拉力幅值、上升时间、达到稳定的时间均大于抛物线型陀螺轮;通过对陀螺轮轮廓曲线分阶段的优化设计,可以便于实现力的控制及能量的有效转化,充分收集和控制"代谢能量"而达到绿色训练、健身的目的。(本文来源于《南京体育学院学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
韩东[7]（2013）在《基于日负荷曲线的综合负荷模型参数在线修正方法及应用》一文中研究指出为了满足电网运行与控制要求的不断提高，需要能够更加准确地反映电网负荷特性的综合负荷模型。然而，由于负荷模型本身的地域分散性和随机时变性等原因，获得合理描述各负荷节点的综合负荷模型较为困难，使得其成为影响电力系统仿真准确度提高的重要因素。本文针对电力系统仿真计算的需要和变电站综合负荷模型参数的随机时变性问题，提出一种基于实时日负荷曲线的变电站用电行业负荷构成比例及负荷模型参数的在线修正方法。由综合负荷的构成特点可知，变电站综合日负荷功率曲线是其供电区域内所有用户日负荷功率曲线的迭加；用户日负荷曲线的变化特征本质上是其负荷特性的反映，因此可以将变电站供电范围内的用户日负荷曲线进行分类与综合以获得典型行业的日负荷曲线，从而变电站日负荷曲线也是各个典型用电行业的日负荷曲线的迭加，它自然地包含了变电站综合负荷的行业构成信息，而且也自然地具有时变性，只要能够在线地从变电站日负荷曲线中提取这种信息，就可以实现综合负荷的构成行业比例在线修正。根据上述基本思想展开对变电站用电行业构成比例在线修正，首先，对负荷控制系统采集的用户日负荷曲线进行用电行业的分类与综合，得到用电行业的日负荷曲线，并进而建立行业负荷特征矩阵；然后，根据SCADA系统获得的与上述用户日负荷曲线在时间上同步的变电站日负荷功率曲线，建立与行业负荷特征矩阵相关联的变电站各日负荷功率采样点的功率平衡方程组，并求解各个行业负荷容量基向量；在此基础上，将行业负荷特征矩阵与行业负荷容量基向量相结合即可求得与日负荷曲线相对应的各时间点变电站综合负荷的典型用电行业构成比例，由此即可实现变电站用电行业负荷构成比例以及负荷模型参数的在线实时修正。针对本文提出的变电站用电行业负荷构成比例及负荷模型参数的实时在线修正方法，应用目前主流的Visual C++.NET集成开发环境（IDE）与ADO数据库访问技术及DLL技术和SQL Server开发设计软件平台。经过实例计算结果表明，基于日负荷曲线得到的变电站综合负荷的用电行业构成比例所反映的用电特征与变电站的供电负荷构成特点是相吻合的，因而本文提出的方法是有效的；在SCADA及负荷控制系统监测数据业已覆盖全电网的工程背景下，本文方法具有良好的工程实用价值，已成功应用于实际省区电网的在线负荷建模。(本文来源于《湖南大学》期刊2013-04-28）
刘国志,何鹏清[8]（2011）在《基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型》一文中研究指出在现有文献研究的基础上,对生长曲线预测法作了进一步改进,提出了基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型,通过在电力负荷实例中的应用,并与基于微粒群优化的电力负荷灰色预测模型进行了效果比较,验证了基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型具有很好的预测精度和通用性。(本文来源于《辽宁石油化工大学学报》期刊2011年02期）
唐永红,郑晓雨[9]（2009）在《基于多曲线拟合的负荷模型综合研究》一文中研究指出为了从大量负荷数据当中抽象出一个或者少数几个实用的负荷模型,对模型的综合进行了研究。首先就参数平均法和多曲线拟合法在模型综合方面的效果进行了对比。由于负荷模型参数的辨识具有多值性特点,参数平均法的综合效果明显不如多曲线拟合法。另外研究还发现多曲线拟合法在对负荷特性相似的数据进行综合的时候更能发挥其效力,最后提出了一种先分类后综合的模型综合策略,既增强了模型的实用性又提高了模型的精度。实例分析证明了该方法的有效性。(本文来源于《现代电力》期刊2009年05期）
张谦,朱雪凌,黄俊辉,张宁,李琥[10]（2009）在《负荷持续曲线的解析化模型及其预测方法》一文中研究指出基于概率分布原理,提出了一种负荷持续曲线的数学模型和预测方法。该模型结构简洁、参数少、数学物理意义明晰、模拟结果较为精确。使用该模型,不但可以模拟历史数据,而且只要给出负荷、电量等边界条件,即可调整相关模型参数,有效预测未来的负荷持续曲线。通过对北京、江苏等地数据的测试,证明了该模型的有效性和精确性。该模型可用于电力系统规划运行经济性与可靠性评估以及电力系统电源发展规划与优化等多方面。(本文来源于《中国电力》期刊2009年09期）
负荷模型曲线论文开题报告
（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：
现有ME-Wheel模型不能在限定时间内对用户的耗电行为进行定向分析。为解决上述问题,设计基于电力用户负荷特性曲线的聚类分析模型。在电力负荷特性曲线网格中,通过计算用户负载特征参数、确定约束载荷施加量的方式完成基于电力负荷特性曲线的用户耗电特征分析。在此基础上,针对电力用户负荷原始数据矩阵中的数据参量进行标准化处理,达到完善模型应用流程的目的,实现基于电力用户负荷特性曲线聚类分析模型的搭建。实验结果表明:与现有ME-Wheel模型相比,应用基于电力用户负荷特性曲线的聚类分析模型后,单位时间内用户耗电行为分析完整度得到大幅提升。
（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。
负荷模型曲线论文参考文献
[1].黄秀花.基于Beta样条曲线与GM模型组合的月度负荷预测[J].数字技术与应用.2019
[2].白勇.基于电力用户负荷特性曲线的聚类分析模型设计[J].重庆理工大学学报(自然科学).2018
[3].陈烨.电力系统负荷曲线聚类与负荷模型聚合的方法研究[D].浙江大学.2018
[4].林顺富,黄娜娜,赵伦加,汤波,李东东.基于用户行为的家庭日负荷曲线模型[J].电力建设.2016
[5].许梁,孙涛,徐箭,孙元章,李子寿.基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测[J].电力自动化设备.2015
[6].史冬博,高贵军,彭峰.基于反作用力运动负荷刺激原理对陀螺轮不同缠绕曲线数学模型的驱动特性研究[J].南京体育学院学报(自然科学版).2014
[7].韩东.基于日负荷曲线的综合负荷模型参数在线修正方法及应用[D].湖南大学.2013
[8].刘国志,何鹏清.基于改进微粒群优化的电力负荷生长曲线预测模型[J].辽宁石油化工大学学报.2011
[9].唐永红,郑晓雨.基于多曲线拟合的负荷模型综合研究[J].现代电力.2009
[10].张谦,朱雪凌,黄俊辉,张宁,李琥.负荷持续曲线的解析化模型及其预测方法[J].中国电力.2009