1、它可以直观地表示年中最大负荷的变化趋势。年负荷曲线是指将年内个月的最大负荷按顺序连接形成的曲线，表示的是年内各月最大负荷波动趋势。年持续负荷曲线是将年内全部整点负荷按从大到小排列的曲线。功能是掌握负荷值的持续小时数，主要用于电力系统可靠性评估。年持续负荷曲线与纵坐标横坐标所包围的面积，等于年内所消耗的电量，即为年电量。影响负荷特性的主要因素经济水平和经济结构调整的影响在对负荷特性变化有影响的众多因素中，经济水平和经济结构调整在很大程度上影响了当地电力消费水平和电力消费结构的变化，因此对负荷具有决定性的影响。可支配收入生活水平提高和对商品价值追求改变的影响随着我国经济的快速发展，居民可支配收入稳步增加，人们对商品的价值追求也渐渐有自己独特的认知，这对居民用电水平以及用电方式都产生直接影响。居。
2、不相关般认为小于时为弱相关，大于等于且小于时为低度相关，大于等于且小于时为显著相关，大于等于且小于时为高度相关。负荷与温度的相关分析负荷与温度的相关系数通常是指日最大最小和平均温度与日最高最低和平均负荷之间存在的相关关系。负荷与温度的相关系数般是指是负荷与温度负荷与温度平方之间的相关系数。般夏季日负荷与温度之间都呈现较强的正相关关系，冬季日负荷与温度之间呈现较强的负相关关系。虽然日最大负荷与日最高温度呈现较强的相关关系，但是日最高负荷与日最高温度出现的时间并不同，方面与人们的生活习惯有关，另方面也与同日内温度的累积效应有关。万方数据三峡大学硕士学位论文为了便于分析日最高温度与日最高负荷之间的关系，列出市月与月日最高负荷与日最高温度之间标幺曲线对比图和散点图，图月，图月。温度均值最大负荷最高。
3、线性回归模型预测，随机性分量采用卡尔曼滤波算法预测。文中主要探讨的卡尔曼滤波预测模型包括传统卡尔曼滤波预测模型自适应卡尔曼滤波预测模型无迹卡尔曼滤波预测模型和容积卡尔曼滤波预测模型。针对卡尔曼滤波预测模型基本参数求解，本文通过使用矩阵法辨识几种卡尔曼预测模型的阶，模型状态转移矩阵根据方程和自相关函数法求取，根据经验和试探法初步确定量测噪声协方差和观测噪声协方差。针对自适应卡尔曼预测模型和容积卡尔曼滤波模型在建模过程中系统协方差矩阵易失去正定性及分解在高维矩阵中耗时较长的现象，引入系统协方差平方根因子矩阵代替其分解矩阵。针对无迹卡尔曼滤波定常的状态转移矩阵难以适应环境的干扰和过程的时变性，引入随时间变化的状态转移矩阵。通过对宜昌市日电力负荷进行预测，综合评价各卡尔曼滤波预测模型的预测结果，根。
4、的启用，在左右出现晚高峰，主要原因为居民家用电器特别取暖负荷万方数据分类号密级硕士学位论文基于卡尔曼滤波的区域电力系统短期负荷预测研究学位申请人陈军专业领域电力系统及其自动化指导教师吉培荣教授二四年五月万方数据，万方数据三峡大学硕士学位论文三峡大学学位论文独立完成与诚信声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期万方数据三峡大学硕士学位论文内容摘要随着电力行业改革逐步深入电力市场趋于完善电力企业获得自主经营权和自己承担盈利和亏损，电力系统负荷预。
5、描述的是个时间段内负荷随时间波动规律的曲线，横轴表示时间，纵轴表示负荷的绝对值。日负荷曲线描述的是个小时内用电负荷的波动情况。该曲线的主要用途是分析电力系统的日常运行状况。浙江省个区域的日负荷曲线走势图如图所示。日负荷率日最小负荷率万方数据三峡大学硕士学位论文统计周期内平均负荷与最大负荷的比值，称之为负荷率。负荷率是衡量定时间内负荷的波动情况。负荷率高，说明设备和电网利用率高。但是，日负荷率过高，表明电网和设备的剩余裕度较小，对调度运行的灵活性和安全可靠性都产生不利影响。因此，日负荷率应根据电网具体情况进行必要的调整。日负荷率是日平均负荷除以日最大负荷，即式中为日平均负荷为日最大负荷。日最小负荷率是日最小负荷除以日最大负荷，即式中为日最小负荷。日负荷率说明的是日负荷曲线的平滑。
6、温度日最高负荷散点图日最高温度散点图图春季月标幺曲线对比图和散点图最大负荷最高温度平均温度万方数据三峡大学硕士学位论文日最高温度散点图日最高负荷散点图图夏季月标幺曲线对比图和散点图由上图可知，该市电网负荷与温度密切相关，负荷随温度的波动亦步亦趋，以标幺值表示时夏季负荷与温度幅度的变化基本相当春季负荷与温度也是相关的，但是早春负荷与温度的变化趋势是相反的，且负荷的变化率明显低于温度的变化率。负荷的周期性分析负荷的日周期性分析现在以省夏季日负荷曲线，说明日负荷曲线的变化规律，如图所示。日负荷曲线图天日负荷曲线从开始，随着居民夜生活的减少，负荷延续前天晚高峰后逐步下降，天中的最小负荷出现在左右。随着居民开始天的生活，负荷在至之间快速增长，在左右出现午高峰，之后进入段比较平稳的阶段。而后随着家用电。
7、民家庭不但家用电器拥有量越来越高，而且家用电器的拥有结构也在发生着深刻的变化。随着城乡居民越来越广泛的使用家用电器，导致了电网的负荷特性发生明显的改变，居民用电负荷具有很明显的季节相关性，且每天的高峰负荷与低谷负荷持续时间拉长，这就增大了用电负荷中对气候敏感的负荷，导致负荷在天气突变时突然增大或降低。电价政策的影响分析电价政策对负荷特性的影响，主要表现峰谷电价政策。峰谷电价的实行，不仅有利于抑制高峰时间段内负荷的增长，而且能明显的抬高负荷率。同时，可以增加尖峰负荷在整年内的持续小时数，缓和年持续负荷曲线的首端变化程度，定程度上提高了电网设备利用率。电力供应能力的影响分析当电力供应不足时，必须实行大规模的有序用电和拉闸限电，以保证电网安全和重要用户供电。这些人为改变负荷变化趋势的措施，在定程。
8、度上改变了电网负荷的特性。气温气候的影响分析我国城市与乡村用电负荷差明显，农村地区由于空调负荷比较小，所以气温对负荷和负荷特性起不到显著的影响。目前在大中城市气温对负荷和负荷特性影响较明显。在电力系统中，气温主要影响最大负荷和日用电量。万方数据三峡大学硕士学位论文我国的城市和农村用电负荷差异明显，农村地区由于空调负荷比较小，所以气温对负荷和负荷特性没有明显的影响。目前，在大城市气温对负荷和负荷特性的影响是很明显的。在电力系统中，温度对最大负荷和日用电量的影响最大。负荷与温度的相关性讨论电力负荷受气象因素经济发展工业生产人们的生活习惯和生活水平等多种要素综合影响。随着家用电器的普及，负荷中受气象因素影响的部分逐渐增加，负荷中受气象因素影响的负荷称为气象敏感性负荷。进行负荷与实际温度的定量分析。
9、外在特性。负荷功率随负荷端电压变化或随系统频率变化则称之为内在特性。本文主要研究的是电力系统负荷随时间变化的规律，即负荷曲线随时间变化而出现的系列外部特征。负荷特性的重要指标如下最大负荷最小负荷和平均负荷电力负荷的大小随时间变化而变化，因此在个统计周期内电网区域用户出现的最大小负荷值，称为该统计周期的最大小负荷。最大负荷也就是最高负荷，最小负荷也就是最低负荷。根据统计周期的不同，最大负荷又可以分为日月年周期最大负荷。最小负荷又可以分为日月年周期最小负荷。平均负荷是指电网区域用户负荷在个统计周期内的均值。与日负荷曲线对应的日最大负荷最小负荷和平均负荷示意图如图所示。日最大负荷日最小负荷平均值图日最大负荷日最小负荷及日平均负荷日负荷曲线电力负荷随时间波动的规律，通常用负荷曲线来反映。负荷曲线是。
10、程度，日最小负荷率说明的是日负荷曲线的波动程度。日峰谷差日峰谷差率日峰谷差为日最大负荷减去日最小负荷，即日峰谷差主要用于研究电力系统的调峰措施，并作为电力系统调整负荷的依据，同时也为电力系统电源规划提供参考。日峰谷差率为日峰谷差除以日最大负荷，即月负荷率季负荷率年平均日负荷率年平均月负荷率月负荷率反映了月内日电量分布的均衡性，其数值越接近或，生产月均衡。季负荷率说明的是年负荷曲线的变化趋势，值大，则每个月的负荷峰值相差不大。年平均日负荷率是全年月平均日负荷率的均值。年平均月负荷率是全年各月平均日电量的总和与每个月最大负荷日电量总和的万方数据三峡大学硕士学位论文比值。年最大负荷曲线年负荷曲线和年持续负荷曲线年最大负荷曲线是指全年的每日最大负荷按日期顺序连接起来形成的曲线。
11、测工作的重要性逐渐凸显，特别是短期负荷预测，逐渐成为电网经济可靠运行的基础性条件。高精度的预测结果，对电力系统安全经济可靠运行有相当重要的意义。短期负荷预测的方法众多，但由于短期负荷预测受气温电力供应能力消费观念经济发展水平和经济结构等不确定因素的影响，所以不同预测模型适用范围是不样的，要保证种模型在任意不同的时间和地域均能取得达标的预测结果是有难度的。因此在对负荷进行预测时，有必要分析预测地区的负荷趋势，根据实际的情况，选择理想的预测模型。本文主要探讨的是电力系统短期负荷预测中卡尔曼滤波的建模机理及建模过程。卡尔曼滤波算法是在年研究的适合数字计算机的种递推滤波方法，最大优点是能充分利用待测数据过程的相关信息。其用于负荷预测的基本思想是将电力负荷分为规律性分量和随机性分量，规律性分量般采用。
12、意义在于可以将分析结果用于预测结果的修正，改进预测模型和算法，对于提高短期负荷的预测精度具有举足轻重的意义。相关分析相关关系是指变量之间存在不严格的对应关系。在统计分析中，将两个变量数据之间的关系称为互相关关系。根据相关现象变量变化的方向差异分为正相关和负相关，相关量变化方向相同时为正相关，相关量变化方向相反时为负相关若变量之间的对应关系呈函数关系时为完全相关，当变量之间不存在对应关系时为不相关，介于期间的为不完全相关。相关系数是描述两个变量之间的关联程度。英国科学家提出了计算两个变量之间线性相关的计算公式，即式中为相关系数为与之间变量的协方差为变量的标准差为变量的标准差。相关系数的数值有定的范围，即。当其等于时，则两变量完全线性相关当其等于时，说明两变量完全线性。
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春节的故事绘本（优） 编号18060