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特殊天气下的福建电网短期负荷预测研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-17页
    1.1 课题来源及研究意义第8-9页
    1.2 电力系统负荷预测概述第9-11页
        1.2.1 负荷预测的基本原理第9页
        1.2.2 负荷预测的特点第9-10页
        1.2.3 负荷预测的分类第10页
        1.2.4 负荷预测的基本流程第10-11页
    1.3 短期负荷预测的国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 短期负荷预测的发展过程第11-12页
        1.3.2 短期负荷预测的方法介绍第12-14页
    1.4 福建电网短期负荷预测存在的困难第14-15页
    1.5 本文的主要研究内容及创新点第15-17页
        1.5.1 主要研究内容第15-16页
        1.5.2 创新点第16-17页
第二章 负荷特性分析和数据预处理第17-30页
    2.1 电力负荷的分类第17-18页
    2.2 福建电网负荷特性分析第18-21页
        2.2.1 日负荷特性分析第18-19页
        2.2.2 周负荷特性分析第19-21页
        2.2.3 年负荷特性分析第21页
    2.3 影响负荷特性的因素分析第21-24页
        2.3.1 气象因素的影响第21-23页
        2.3.2 其它因素的影响第23-24页
    2.4 负荷数据的预处理第24-27页
        2.4.1 不良数据的分类第24-25页
        2.4.2 不良数据的检测与修正第25-27页
    2.5 负荷预测误差分析第27-29页
        2.5.1 误差产生的原因第27页
        2.5.2 误差的表示和分析方法第27-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 夏季降温负荷研究分析第30-40页
    3.1 引言第30页
    3.2 降温负荷分析流程第30-32页
    3.3 降温负荷特性分析第32-34页
        3.3.1 全省降温负荷特性分析第32-33页
        3.3.2 各地市降温负荷特性分析第33-34页
        3.3.3 比较分析第34页
    3.4 气温敏感性分析第34-37页
        3.4.1 全省气温敏感性分析第35-36页
        3.4.2 各地市气温敏感性分析第36页
        3.4.3 算例分析第36-37页
    3.5 年最大降温负荷分析第37-39页
        3.5.1 全省年最大降温负荷分析第37-38页
        3.5.2 各地市年最大降温负荷分析第38页
        3.5.3 算例分析第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 考虑小水电影响的短期负荷预测研究第40-55页
    4.1 引言第40-41页
    4.2 小水电负荷特性研究分析第41-46页
        4.2.1 概述第41-44页
        4.2.2 小水电发电负荷的影响因素第44-45页
        4.2.3 小水电的滞后效应和累积效应第45-46页
    4.3 小水电发电负荷专用预测方法第46-50页
        4.3.1 负荷曲线分解第46-47页
        4.3.2 最大负荷预测第47-48页
        4.3.3 标幺曲线预测第48-49页
        4.3.4 负荷曲线的还原与调整第49-50页
    4.4 小水电大型虚拟电厂的构建第50页
    4.5 虚拟电厂发电负荷预测算例分析第50-52页
    4.6 考虑小水电影响的短期负荷预测第52-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第五章 台风期间的短期负荷预测研究第55-68页
    5.1 引言第55-56页
    5.2 影响福建电网的台风活动规律分析第56-58页
    5.3 台风期间的负荷特性分析第58-59页
    5.4 台风期间短期负荷预测思路第59-60页
    5.5 相似日修正法第60-63页
        5.5.1 相似日的选取第60-61页
        5.5.2 修正预测第61-62页
        5.5.3 算例分析第62-63页
    5.6 基准负荷修正法第63-67页
        5.6.1 台风影响分量分析第64-65页
        5.6.2 修正预测第65页
        5.6.3 算例分析第65-67页
    5.7 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68-69页
    6.2 展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
附录第75-84页
个人简历及研究成果第84页

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