基于神经网络及其改进算法的短期负荷预测（B方向）任务书
2020-06-07 21:28:45
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
电力系统负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一，提高电力系统负荷预测水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤，节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划。此外，负荷预测还与需求侧管理(dsm)以及电网规划运行，配网自动化等方面紧密结合，发挥并提高了电力系统的经济效益和社会效益。因此，进行电力系统负荷预测己经成为实现电力系统管理现代化的重要内容之一。
由于对安全和经济发、配电有重大意义，短期负荷预测是对电力系统最为重要的负荷预测。短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要日常工作，是制定发电计划和输电方案的主要依据。精度较高的短期负荷预测在制订发电计划时可以合理安排旋转备用和冷备用容量，减少机组启停次数，降低即日交易电量，在满足用户用电的同时减少电能成本和电价，另外日负荷预测数据是校核电网安全的重要依据。因此，不论从经济角度还是从安全角度讲，短期负荷预测工作都是十分重要的。
神经网络模型预测可以映射任意难以用数学模型描述的函数，对负荷平均序列有良好的预测结果，可以得到较为满意的结果。本毕业设计的目标是通过研究一种神经网络模型（bp神经网络、径向基函数网络等）进行短期的负荷预测，编写相应程序实现算法，并用电力系统实际数据，验证算法的可行性。
2. 参考文献
[1] 牛东晓，曹树华，卢建昌，赵磊. 电力负荷预测技术及其运用[m]. 北京：中国电力出版社,1998.
[2] 刘晨辉. 电力系统负荷预报理论与方法[m]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1987.
[3] 陈跃芳. 短期电力负荷预测方法研究与系统设计[d]. 浙江：浙江大学电气工程学院，2006.
3. 毕业设计（论文）进程安排
|
日期 |
内容 |
|
第18周 （2016.12.26-2017.01.02） |
指导教师确定学生课题，并下达任务书。 |
|
第19周 （2017.01.02-2017.01.08） |
根据课题内容搜集相关文献，要求10篇英文文献（全部为IEEE Transactions文章），30篇中文文献（5篇博士论文，5篇硕士论文，20篇EI收录期刊文章）。按毕业论文参考文献格式要求对其进行整理，提交给指导老师审阅。 外文文献翻译，要求翻译1万个印刷符（或译出3000汉字）以上。于01.11前完成外文翻译，提交给指导教师审阅； 撰写开题报告。于01.11前完成开题报告初稿，提交给指导教师审阅； 对开题报告进行修改，于01.13前正式提交至系统。 |
|
第20周 （2017.01.09-2017.01.15） | |
|
寒假（2017.01.16-2017.02.19） |
|
|
第01周 （2017.02.20-2017.02.26） |
对搜集的相关文献进行深入阅读，并以开题报告为基础，初步完成毕业论文中绪论部分的撰写，并提交给指导教师审阅。进一步熟悉课题研究内容，以及相关仪器、设备。 |
|
第02周 （2017.02.27-2017.03.05） |
对毕业论文的基本内容，即每章的具体研究内容进行规划。并提交给指导教师审阅。 |
|
第03周 （2017.03.06-2017.03.12） |
根据课题所涉及的基础理论、相关软件的操作方法进行研究，整理成研究报告形式，提交给指导教师审阅。 |
|
第04周 （2017.03.13-2017.03.19） | |
|
第05周 （2017.03.20-2017.03.26） |
初步完成仿真模型的建立，或实验电路的设计。 |
|
第06周 （2017.03.27-2017.04.02） | |
|
第07周 （2017.04.03-2017.04.09） | |
|
第08周 （2017.04.10-2017.04.16） | |
|
第09周 （2017.04.17-2017.04.23） |
整理中期检查材料，迎接中期检查。 |
|
第10周 （2017.04.24-2017.04.30） |
对建立的仿真模型或实验电路进行调试。 |
|
第11周 （2017.05.01-2017.05.07） | |
|
第12周 （2017.05.08-2017.05.14） | |
|
第13周 （2017.05.15-2017.05.21） |
撰写毕业论文。于06.01前完成毕业论文初稿。提交给指导教师审阅。 |
|
第14周 （2017.05.22-2017.05.28） | |
|
第15周 （2017.05.29-2017.06.04） | |
|
第16周 （2017.06.05-2016.06.11） |
指导教师审阅毕业论文，指导学生进行修改，并于06.09前正式提交毕业论文。整理答辩材料，于06.13前完成答辩。 |
