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2016电工杯数学建模竞赛A题:短期负荷预测

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简介:
2016电工杯数学建模竞赛A题聚焦于电力系统中的短期负荷预测问题。参赛者需运用数学模型和算法,分析历史数据,准确预测未来短期内的用电需求,以优化资源配置与管理效率。 2016年电工杯数学建模竞赛A题涉及电力系统短期负荷预测问题,并提供了完整的题目及附件数据。

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客服
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  • 2016A
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    2016电工杯数学建模竞赛A题聚焦于电力系统中的短期负荷预测问题。参赛者需运用数学模型和算法,分析历史数据,准确预测未来短期内的用电需求,以优化资源配置与管理效率。 2016年电工杯数学建模竞赛A题涉及电力系统短期负荷预测问题,并提供了完整的题目及附件数据。
  • 第九届A力系统的.pdf
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    本论文探讨了在第九届“电工杯”数学建模竞赛中提出的A题,即电力系统短期负荷预测问题。通过分析历史用电数据和气象因素的影响,提出了基于机器学习的方法来优化预测模型,旨在提高预测精度,为电力系统的运行与管理提供科学依据。 第九届电工杯数模大赛A题涉及电力系统短期负荷预测的问题。
  • 2016A国家二等奖:力系统的
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    本作品为2016年“电工杯”竞赛中荣获国家二等奖的作品,专注于基于历史数据和多种算法模型的电力系统短期负荷预测研究。 2016电工杯A题国家二等奖:电力系统短期负荷预测
  • 2015-2016年度据集
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    2015-2016年度短期电力负荷预测数据集提供了中国某省会城市在两年间的逐小时电力需求历史记录,旨在支持研究人员进行短期电力负荷预测的研究与模型构建。 2015-2016短期电力负荷预测数据集包含了日期和用电量的相关信息。
  • 2024年A详解.docx
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    本文档详细解析了2024年电工杯数学建模竞赛中的A题,提供了问题背景、模型构建方法及解题思路等关键内容,助力参赛者高效备赛。 ### 2024年电工杯数学建模竞赛A题解析 #### 一、问题一 **1.1 问题分析** 本题旨在探讨不同情况下电力系统的经济运行问题,特别是考虑储能设施对系统经济性的影响。 - **第一问**:在没有储能的情况下,各园区的运行经济性。具体关注指标包括购电量、弃风弃光电量、总供电成本以及单位电量平均供电成本,并进一步分析影响经济性的关键因素。 - **第二问**:配置了50kW100kWh储能设施后,研究其对各园区运行经济性的影响。需制定最优的储能策略和购电计划,并解释原因。 - **第三问**:探讨是否50kW100kWh是最佳储能方案;如果不是,则提出更优配置建议并论证。 **1.2 第一问** **1.2.1 指标定义** - **购电量**:各园区从电网购买的电量总量。 - **弃风弃光电量**:由于电力过剩或传输限制等原因未能利用的可再生能源发电量。 - **总供电成本**:供应电力所需的全部费用,包括购电和自发电等各项支出。 - **单位电量平均供电成本**:将总供电成本除以总的供电商量得出。 **1.2.2 结果计算** 基于提供的数据,通过分析各园区的购电量、弃风弃光电量等信息来确定其总供电成本及单位电量平均供电成本。 **1.2.3 关键因素分析** - **风电价格变动**:研究不同风电价格对用电成本的影响。 - **光伏价格波动**:评估不同光伏发电的成本变化如何影响整体经济性。 - **主电站电价调整**:探讨主要发电站的价格变化对电力供应的费用产生怎样的影响。 **1.3 第二问** **1.3.1 模型建立** 在第一问的基础上,加入50kW/100kWh储能设施,并构建优化模型。约束条件包括: - **SOC允许范围:** 从10%到90% - **充放电效率:** 95% 决策变量为储能策略;目标函数是最低成本。 **1.3.2 算法求解** 应用适当的算法如线性规划或遗传算法来解决优化模型问题。 **1.3.3 求解结果** 对比配置储能前后各园区的运行经济性能,评估其改善情况,并解释原因。 **1.4 第三问** **1.4.1 模型建立** 在第二问的基础上,将储能设备容量作为决策变量之一重新构建优化模型。 **1.4.2 计算结果** 通过求解此优化问题获得最佳的储能策略和配置方案,并论证其相对于50kW/100kWh方案的优势所在。 #### 二、问题二 **2.1 问题分析** 本题继续关注电力系统的经济运行,重点研究不同参数变化对系统经济性的影响。 **2.2 第一问** **2.2.1 指标计算数据与代码示例** 提供用于指标计算的具体数据及MATLAB代码。这部分涉及数据读取、处理和分析: ```matlab % 代码示例 da1 = readtable(附件 1:第一题.xlsx, VariableNamingRule, preserve); da2 = readtable(附件 2:第一题.xlsx, VariableNamingRule, preserve); d1 = table2array(da1(:,2:4)); d2 = table2array(da2(2:25,2:7)); ``` 通过上述代码,可以从Excel文件中读取所需数据,并进行必要的计算和分析。 综上所述,题目主要考察参赛者在电力系统经济运行方面的数学建模能力。包括但不限于储能设施对经济性的影响、最优策略制定等环节的深入研究与应用实践。
  • 据集
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    本数据集包含用于短期电力负荷预测的关键信息,涵盖历史用电量、天气条件等变量,旨在提升预测模型精度。 电力系统短期负荷预测数据集(matlab、python)提供用于研究和分析的资料。
  • 内的
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    简介:短期负荷预测是指对未来几天或几小时内的电力需求进行估计的技术。它对于电网调度、能源管理和稳定供电具有重要意义,能够帮助电力公司优化资源配置和提高服务效率。 为了克服BP算法的缺陷,我对该算法进行了改进。确定连接权修正值的过程实际上是优化计算中的梯度下降法。当能量公式对应的误差曲面呈现为窄长型时,这种算法会导致网络在谷底两侧频繁跳跃,影响了收敛速度。最常见的一种改善方法是加入附加动量项以平滑梯度方向的变化,并提高算法的稳定性。 具体来说,在实际计算过程中,学习率η越大,则学习的速度会越快;然而如果设置过大则可能导致震荡效应。同样地,过大的动量因子α可能会导致发散现象的发生,而较小的值又会导致收敛速度变慢。 此外,为了应对BP网络容易陷入局部极小点的问题,我采用了人工遗传算法来优化初始权值。这种遗传算法基于生物进化理论设计而成,并且本质上是一种全局搜索方法。它只需提供目标函数描述即可从一组随机生成的“种群”开始,在整个解空间中寻找最优解。 由于该算法擅长于进行全局搜索并且有较高的概率找到真正的全局最优点,因此将其用于前期探索可以有效克服BP网络容易陷入局部极小点的问题。通过结合遗传算法(GA)和反向传播算法(BP),形成一种新的混合训练方法——即GA-BP模型,利用遗传算法优化初始权值及阈值,并借助BP法则沿负梯度方向调整这些参数以完成神经网络的培训。 这种方法避免了传统BP网络陷入局部极小点的问题,同时实现了对整个预测系统的优化。在实际应用中,该策略能够更为精确地实现城市用电量的预测任务。
  • 2018年A资料.rar
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    该资源为2018年“电工杯”数学建模竞赛A题的相关资料,内含问题背景、数据及参考解答,适合参赛选手和对数学建模感兴趣的师生研究使用。 2018年电工杯建模竞赛A题.rar