电力系统短期负荷预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电力系统规模的不断扩大和电力市场改革的深入推进，电力系统短期负荷预测作为电力系统安全稳定运行和电力市场经济调度的关键环节，其重要性日益凸显。

准确预测短期电力负荷，可以为电力系统的发电计划制定、电网调度运行、电力市场交易等提供重要依据，对于提高电力系统运行效率、保障电力供应安全、促进电力市场健康发展具有重要意义。

本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：
（1）提高电力系统运行效率：准确的短期负荷预测可以帮助电力部门优化发电计划，合理安排机组启停，降低发电成本，提高电力系统运行的经济性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

电力系统短期负荷预测是电力系统领域的一个经典课题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

近年来，机器学习和深度学习的快速发展为电力系统短期负荷预测提供了新的思路和方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
（1）电力系统负荷特性分析：分析影响电力系统负荷的各种因素，如气象因素、社会经济因素等，以及负荷曲线的周期性、趋势性等特征，为负荷预测模型的构建提供理论依据。

（2）传统短期负荷预测方法研究：研究时间序列分析法、回归分析法等传统负荷预测方法，分析其基本原理、优缺点和适用范围，为后续研究提供对比基础。

（3）基于机器学习的短期负荷预测方法研究：研究人工神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法在短期负荷预测中的应用，对比分析不同机器学习方法的预测性能，并探讨其优势和局限性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解电力系统短期负荷预测的研究现状、发展趋势以及现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和方法guidance。

2.数据收集与预处理阶段：收集相关电力系统的历史负荷数据、气象数据等，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理，以提高数据的质量和可用性。

3.模型构建与训练阶段：根据电力负荷数据的特点和研究目标，选择合适的预测模型，并利用预处理后的数据对模型进行训练和参数优化，以构建高精度的短期负荷预测模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.结合电力系统负荷特性和深度学习方法优势，提出一种基于深度学习的短期负荷预测模型，以提高预测精度和效率。

2.引入新的特征工程方法，提取更多与电力负荷相关的特征信息，以提高模型的预测精度。

3.针对不同类型电力负荷的特点，构建差异化的预测模型，以提高模型的适用性和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.王伟,董朝阳,王秀丽,等.基于时间序列与深度学习组合模型的短期电力负荷预测[j].电力系统自动化,2021,45(17):164-172.

2.陈宁,宋永华,曾祥君,等.考虑用户用电行为的短期电力负荷预测综述[j].电力系统自动化,2021,45(07):2-16.

3.周卫,黄立培,王遂,等.基于注意力机制卷积长短期记忆网络的短期负荷预测[j].中国电机工程学报,2020,40(23):7740-7749.