区域电网规划负荷预测实例

负荷预测是电力规划的基础,采用线形趋势模型法、电力弹性系数法、空间负荷密度法对广州经济技术开发区进行了负荷预测。提出了负荷指标的改进方法,并对新发展起来的空间负荷密度法进行了论述。几种负荷预测方法的结合有效改善了负荷预测结果。     

基于熵权法与GRA-ELM的配电网空间负荷预测

空间负荷预测对配电网规划建设具有重要意义。为了提高配电网空间负荷预测精度,文中提出基于熵权法与灰色关联分析-极限学习机(GRA-ELM)的配电网空间负荷预测方法。首先,将规划区域内的小区按用地性质划分,分析不同类型负荷的影响因素,建立空间负荷密度指标体系;其次,利用熵权法对不同类型负荷的负荷密度指标进行权重分配;然后,应用GRA挑选出与待测地块负荷密度指标相似的训练样本;最后,将样本带入经粒子群优化(PSO)算法参数处理后的极限学习机(ELM)进行训练,得到预测结果。通过实例对所提方法的性能进行仿真验证,结果表明,所提方法相对其他方法的空间负荷预测精度更高。     

配电网空间负荷预测方法的应用研究

针对配电网空间负荷预测方法进行了研究,将总量负荷预测与空间负荷预测相结合。在总量负荷预测上,采用基于人工神经网络的组合预测方法,尽可能消除不确定性因素的影响。在空间负荷预测上,采用基于模糊贴近度的负荷密度法,建立了相应的负荷密度选取指标。根据总量负荷预测结果对空间负荷预测结果进行校核和修正,为规划区配电网的网架规划、变电布点、容量和建设时间提供了依据。     

威海沿海地区电网规划

首先阐述了负荷密度指标法在我国的适用性和实用性,在详细分析了空间负荷预测相关因素的基础上,结合威海沿海地区的土地利用规划情况,采用负荷密度指标法预测负荷,并与增长率法和弹性系数法比较,选出最佳预测方案。     

基于优化分区的配电网规划研究及实践

提出了基于优化分区的配电网规划的必要性及其优点,通过分析比较对自由分区法、均一网格法和等负荷分区法等分区规划方法进行了研究。阐述了空间负荷预测法、负荷密度法、弹性系数法等6种分区负荷预测方法及其运用特点。结合某市配电网规划,对优化分区和负荷预测的理论及方法进行了实践,证明优化分区规划方法能够解决大规模城市配电网的规划问题,对国内现代化城市配电网规划工作具有参考价值。     

基于空间饱和负荷密度的负荷预测方法

负荷预测对电力系统规划具有至关重要的作用,根据华中某市的社会经济发展水平,在借鉴国内其他城市负荷密度水平的基础上,制定了某市的负荷密度指标集。根据某市的远期发展规划,对市各功能分区的饱和负荷值进行了预测,最终得到了某市至饱和年的饱和负荷。人均饱和电量法验证了空间负荷预测方法的有效性,饱和负荷密度主题图直观地反映了市规划区未来的负荷空间分布情况。饱和负荷预测结果为后续电源点布置、输电廊道确定和输电线路选型提供了有力的科学依据。     

基于修正需用系数因子的居住用地负荷预测

在《城市电力规划规范》中,居住用地负荷密度指标参考值区间大,取值主观性较大,实用性不高。将需用系数法引入规划阶段居民用地负荷预测中,推导出不同容积率规划地块的远景负荷密度指标,利用已成熟小区的历史负荷值对指标进行了修正,提出了基于修正需用系数因子法的规划区居住用地负荷预测方法。算例表明了该方法的高效性和工程实用性。     

基于IAHP和TOPSIS方法的负荷密度指标计算

针对配电网空间负荷预测过程中负荷密度指标难以选取的问题,在层次分析法的基础上,提出了基于区间层次分析(IAHP)法和逼近理想解排序(TOPSIS)法的负荷密度指标选取方法。该方法通过用区间数代替点值,对传统的层次分析法进行改进,并将IAHP法和TOPSIS法有效融合,将专家经验和定量计算相结合,处理决策因素的不确定性和专家判断的模糊性,增强了对负荷密度指标预测结果的可信度。采用类内相似度方法进行负荷密度修正,进一步提高了预测结果的精度。实例计算表明,所提出的方法预测结果更优、误差更小。     

模糊贴近度理论在空间负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是配电网规划的重要依据,单纯的负荷总量预测并不能反映规划区未来负荷增长在地理上的分布,空间负荷预测的提出正好弥补了这一点.基于分类负荷密度法的空间负荷预测难点在于分类负荷密度的确定,文章引入模糊贴近度理论,使分类负荷密度的选取更加科学化.     

基于城市用地性质的配网空间负荷预测研究

配电网规划与城市的用地性质息息相关.基于城市的用地性质进行负荷分区,并将其与负荷预测相结合,使之成为空间负荷预测中负荷密度预测的依据,能够提高负荷预测的精度,也因此在配电网规划中具有实用价值.针对实际规划中存在的样本数据充足和不足的情形,分别使用最小二乘法和相似搜索方法加以研究,使负荷密度预测有规可循,也是空间负荷预测的前提准备.     

城市区域电网负荷预测的实践

通过对泉州市泉港区原始资料的分析,确定采用区域负荷密度指标法进行远期年预测,及多种数学模型外推进行中间年预测的预测方案.利用同类型地区同类型负荷的负荷密度相似原理,得到了远期年泉港区各类性质用地的负荷密度指标.根据确定的方案,预测了泉港区总电量、总负荷以及分区和分类负荷.经过对预测结果的校核,确定结果符合泉港区的经济发展趋势,是有效的.     

一种基于参数循环优化的空间负荷预测方法研究与应用

在结合我国国情的基础上分析了传统用地仿真法在国内空间负荷预测工作中实现困难的现状,提出了一种实用性很强的基于参数循环优化的空间负荷预测模型.该方法以城市规划局的土地规划图为基础,运用GIS的强大功能对城市配网大量矢量地图数据进行存储管理,再结合循环优化后的负荷密度模型对各规划小区用地进行负荷预测结果计算.新的空间负荷预测模型免去了用地仿真法在网格划分及各小区空间数据收集过程中的大量工作,提高了工作效率.应用实例表明该方法预测结果准确性能满足目前我国电力行业的发展要求.     

采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法

传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。     

基于决策理论的配电网负荷预测技术

负荷密度指标法是配电网中长期负荷预测的方法之一,是通过经验或简单类比来获取负荷密度指标,但在预测过程中需要考虑许多不确定因素,预测结果受预测人员直观判断的影响较大。介绍了一种基于模糊综合评价法的负荷密度指标模型,该模型采用模糊综合评价和层次分析法的决策理论,对负荷密度指标进行选取,使负荷预测的结果更加科学合理,为配电网负荷预测提供了一种新的思路。     

模糊数与多指标灰靶决策理论相结合的小区负荷预测方法

将模糊数与多指标灰靶决策理论相结合应用于小区负荷预测：收集各类小区负荷密度及相关因素样本,通过模糊聚类方法分析样本形成模糊负荷密度等级;根据模糊负荷密度等级和待预测小区未来相关因素,采用基于熵权的多指标灰靶决策进行小区负荷密度预测;利用类内相似度法对小区负荷密度进行修正。算例结果表明将模糊数和多指标灰靶决策理论结合起来应用于小区负荷密度预测,准确度和可信度较高。该方法将预测过程科学量化,克服了以往简单类比法主观性大的缺点。     

基于饱和负荷密度指标约束下的大连市中心区电网负荷预测

随着城市电网发展与城市发展之间的协调问题越来越突出,电力饱和负荷预测对电网的规划与发展具有重要的作用。以大连市经济社会发展现状为基础,结合城市发展定位和发展规划,参照国外发达国家或城市的主要经济指标,分别采用基于人均用电量的特征参数类比法、饱和负荷密度特征参数类比法以及空间负荷预测法,对大连市中心区饱和负荷进行了预测,并进一步研究得出城市中心区饱和负荷在空间上的大致分布,为城市电网规划中确定变电站站址和线路走廊提供借鉴。     

基于饱和负荷密度指标约束下的遵义城市电网负荷预测

阐述了城市饱和负荷的概念和特征,并结合相关城市发展规划,采用空间负荷密度法对饱和年遵义城网负荷做出预测,得到合理的负荷水平。     

模糊数与多指标灰靶决策理论相结合的小区负荷预测方法

将模糊数与多指标灰靶决策理论相结合应用于小区负荷预测:收集各类小区负荷密度及相关因素样本,通过模糊聚类方法分析样本形成模糊负荷密度等级;根据模糊负荷密度等级和待预测小区未来相关因素,采用基于熵权的多指标灰靶决策进行小区负荷密度预测;利用类内相似度法对小区负荷密度进行修正.算例结果表明将模糊数和多指标灰靶决策理论结合起来应用于小区负荷密度预测,准确度和可信度较高.该方法将预测过程科学量化,克服了以往简单类比法主观性大的缺点.     

北京电网网格化空间负荷预测方法

电网负荷预测是电网规划的基础,负荷预测的准确性直接关系到电网规划质量与效果。相比于其他负荷预测方法,空间负荷预测法不仅可在时间上预测未来负荷,而且还可预测未来负荷的空间分布信息,为电网规划提供科学依据。网格化空间负荷预测方法以区域控制性规划为基础,以用地功能最小化为原则,将北京全市建设用地细分为44016个网格,并依据大样本实测数据建立的各类负荷指标模型,同时结合地块开发程度,进行差异化区域用电负荷预测,可准确预测出规划目标年饱和负荷大小及其空间布局,为电网规划提供科学的数据支撑。     

基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法

已有负荷密度指标的求取方法往往忽视了对实测历史负荷数据的挖掘,或是忽略了同类负荷的非均匀分布问题,为此提出了一种基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法。该方法通过I类元胞的负荷密度确定分类负荷密度协调系数,根据I类元胞的历史负荷与其供电面积、用地信息、分类负荷密度之间的约束关系,建立元胞负荷与分类负荷密度的关系方程,并采用最小二乘法求取分类负荷密度指标,利用已求得的历年分类负荷密度指标预测其在目标年的大小,求出每个II类元胞的负荷值,从而实现空间负荷预测。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。