本文關(guān)鍵詞：大氣污染防治政策下區(qū)域鋼鐵行業(yè)用電量智能預(yù)測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：區(qū)域電力預(yù)測(cè)研究對(duì)于電力系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)劃具有重要意義,研究區(qū)域電網(wǎng)主要用電對(duì)象特性,開展主要用電對(duì)象電力預(yù)測(cè),可有效提高整體預(yù)測(cè)精度,因此我們必須重視區(qū)域主要用電對(duì)象的電力特性研究。鋼鐵行業(yè)作為冀北地區(qū)主要用電對(duì)象,自身電力負(fù)荷特性較為復(fù)雜,同時(shí)隨著新型大氣污染防治政策的逐步推行,冀北鋼鐵行業(yè)用電特性也出現(xiàn)了新變化。因此,必須開展新型大氣污染防治政策下的區(qū)域鋼鐵行業(yè)用電量智能預(yù)測(cè)研究,針對(duì)推行政策進(jìn)行分析量化,引入政策因素,構(gòu)建新階段適用的鋼鐵行業(yè)電力預(yù)測(cè)模型,保證電力預(yù)測(cè)精度。本文旨在開展新型政策環(huán)境下冀北鋼鐵行業(yè)用電量預(yù)測(cè)研究,首先對(duì)冀北鋼鐵行業(yè)用電量現(xiàn)狀及影響因素進(jìn)行識(shí)別分析,從宏觀經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)量、下游行業(yè)及政策角度識(shí)別構(gòu)建了影響因素集；其次針對(duì)其中的定性影響因素政策因素開展分析量化研究,為后續(xù)預(yù)測(cè)模型提供輸入變量。再次,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性分析法,篩減與鋼鐵行業(yè)用電量之間敏感性較小的影響因素,提高后續(xù)模型輸入變量的準(zhǔn)確性；再次,分別利用非線性S型函數(shù)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSSVM預(yù)測(cè)模型開展預(yù)測(cè),并選取擬合精度較高的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSSVM進(jìn)行優(yōu)化組合,創(chuàng)新構(gòu)建了大氣污染防治政策下的冀北鋼鐵行業(yè)優(yōu)選組合預(yù)測(cè)模型。最后,利用本文構(gòu)建的大氣污染防治政策下的冀北鋼鐵行業(yè)優(yōu)選組合預(yù)測(cè)模型,開展多情景冀北鋼鐵用電量預(yù)測(cè),給出對(duì)應(yīng)情景下的預(yù)測(cè)結(jié)果。隨著大氣污染防治政策的廣泛推廣,政策因素也將逐漸成為各地高耗能行業(yè)用電量的重要影響因素,本文提出的大氣污染防治政策下的區(qū)域鋼鐵行業(yè)用電量智能預(yù)測(cè)方法可廣泛推廣應(yīng)用到其他重工業(yè)城市,實(shí)現(xiàn)政策因素的量化分析,提高鋼鐵行業(yè)以及其他其他高耗能行業(yè)的用電量預(yù)測(cè)精度,指導(dǎo)行業(yè)相關(guān)配套電力設(shè)施的規(guī)劃建設(shè),保證電力建設(shè)的及時(shí)性和經(jīng)濟(jì)性。
【關(guān)鍵詞】：大氣污染防治政策 鋼鐵用電量 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最小二乘支持向量機(jī) 優(yōu)化組合預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F426.61;F426.31;TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 鋼鐵用電特性研究12-13
• 1.2.2 鋼鐵電力預(yù)測(cè)模型方法研究13-16
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容16-17
• 第2章 冀北鋼鐵行業(yè)用電量現(xiàn)狀分析及影響因素識(shí)別17-31
• 2.1 冀北鋼鐵行業(yè)用電量現(xiàn)狀分析17-21
• 2.2 鋼鐵行業(yè)用電量影響因素識(shí)別21-30
• 2.2.1 宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)22-27
• 2.2.2 產(chǎn)量類指標(biāo)27-28
• 2.2.3 下游行業(yè)發(fā)展指標(biāo)28-30
• 2.2.4 政策性指標(biāo)30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第3章 冀北地區(qū)大氣污染防治政策分析及量化研究31-45
• 3.1 冀北地區(qū)大氣污染防治政策分析31-37
• 3.1.1 冀北地區(qū)現(xiàn)行政策31-34
• 3.1.2 冀北地區(qū)預(yù)期推行政策34-35
• 3.1.3 政策影響定性分析35-37
• 3.2 政策因素量化思路37-42
• 3.2.1 整體政策影響量量化37-41
• 3.2.2 產(chǎn)能削減政策量化法41-42
• 3.3 大氣污染政策因素量化42-44
• 3.3.1 政策量化過程42-44
• 3.3.2 量化結(jié)論44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第4章 鋼鐵行業(yè)用電量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性分析45-54
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性分析方法概述45-46
• 4.2 鋼鐵行業(yè)用電量敏感性分析46-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 大氣污染防治政策下的冀北鋼鐵行業(yè)預(yù)測(cè)模型54-69
• 5.1 非線性S型回歸函數(shù)模型54-58
• 5.1.1 基本理論54
• 5.1.2 非線性預(yù)測(cè)模型步驟54-55
• 5.1.3 冀北地區(qū)鋼鐵用電量的非線性預(yù)測(cè)55-58
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型58-61
• 5.2.1 基本理論58
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)步驟58-59
• 5.2.3 冀北地區(qū)鋼鐵用電量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)59-61
• 5.3 最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型61-65
• 5.3.1 LSSVM模型方法論61-62
• 5.3.2 LSSVM預(yù)測(cè)模型步驟62-63
• 5.3.3 冀北地區(qū)鋼鐵用電量LSSVM智能預(yù)測(cè)63-65
• 5.4 大氣污染政策下的冀北鋼鐵行業(yè)用電量?jī)?yōu)選組合智能預(yù)測(cè)模型65-68
• 5.4.1 基本理論65-67
• 5.4.2 預(yù)測(cè)步驟67
• 5.4.3 冀北地區(qū)鋼鐵行業(yè)用電量?jī)?yōu)選組合智能預(yù)測(cè)67-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第6章 大氣污染防治政策下的冀北鋼鐵行業(yè)多情景預(yù)測(cè)69-74
• 6.1 政策模擬情景分析69-71
• 6.2 冀北地區(qū)鋼鐵行業(yè)用電量多情景優(yōu)選組合智能預(yù)測(cè)71-73
• 6.3 本章小結(jié)73-74
• 第7章 研究成果和結(jié)論74-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果80-81
• 致謝81

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：501592