考虑需求响应的温度敏感用户夏季短期负荷预测方法

在新常态下为了降低生产成本,用户会参与需求响应进行错峰和避峰。传统负荷预测模型对用户负荷特性变化不敏感,对一些突变信息难以准确预测。针对此问题,考虑温度敏感用户参与需求响应,提出了夏季短期负荷预测方法。该方法采用小波变换和局部离群因子方法对负荷数据预处理,基于模糊C均值聚类和径向基函数网络相结合的方法识别预测日的负荷特性,采用线性回归模型对预测日的负荷特性相同的历史负荷数据进行负荷预测,根据降温负荷的基准值和温度变化值评估出降温负荷值,最后综合得出预测日的负荷。对3类温度敏感的纺织行业大用户进行算例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于深度条件概率密度函数的居民电力负荷预测

居民电力负荷预测主要用于电力调度工作的停电计划,以提高供电可靠度及居民用户满意度。由于电力数据量大且不确定性因素过多,对其负荷进行预测的难度较大。现有的电力负荷预测方法无法获取电力数据的自由度数值,导致负荷预测过程稳定性差、预测结果精度低。提出一种基于深度条件概率密度函数的居民电力负荷预测方法。引入四次方核函数,得出随时间变化下居民电力负荷数据的观测值与预测值间的变量关系;通过高斯回归方程使得预测向量值符合正态分布;利用交叉验证方法提取预测值的最优自由度,通过借自由度确定分位点,根据对比分析结果确定下一随机变量的预测数据分位点,实现居民电力负荷的预测。仿真实验证明,所提方法得出的电力负荷波动结果与实测结果相吻合,预测误差可控制在0.001~0.437 MW。说明该方法预测准确性高,可为电力决策提供有效帮助。     

基于分位回归鲁棒极限学习机的短时负荷预测方法

针对短期负荷预测对电力系统运行管理和优化调度的影响,提出一种基于分位回归鲁棒极限学习机的短时负荷预测方法,即先对所收集的历史负荷数据进行归一化处理,然后利用自相关分析提取最相关的历史负荷数据作为模型的输入变量,再融合鲁棒极限学习机和分位回归建立负荷预测基本模型,最后利用某电力公司2016年采样频率为30min的数据进行实例分析,试验数据表明相比极限学习机(ELM)、分位回归(QR)和分位回归支持向量机(QR-SVM),所提模型预测精度更高,验证了所提模型和算法的可行性和有效性。     

模糊ISODATA算法在城市负荷分类中的应用

鉴于目前电力大数据总量大、数据复杂度高、价值密度低等,基于模糊ISODATA聚类算法研究了商场、宾馆酒店、办公等典型城市负荷用电特性,建立了城市负荷的建筑类型、总能耗、照明与插座用能、空调用能、动力用能、特殊和其他用能的数据维度模型用以辅助分类决策,并在不同维度、数量级的样本数据下与传统聚类算法的性能进行比较。同时与传统的基于日负荷曲线的分类方法准确率进行对比。结果表明,基于模糊ISODATA算法的城市用电行为分析模型聚类效果好、精度高,适用于当前高维度、大规模的电力大数据的分类,并在一定程度上能够克服当前电力大数据负荷分类中聚类数目设置难、易陷入局部最优等问题。研究成果可用于指导工程实践。     

基于合作博弈论与综合需求响应的负荷聚合商集群优化运营策略

在电力市场改革逐步深入的背景下,负荷聚合商成为中小型用户进入电力市场的中介。考虑到负荷聚合商向主网购售电差价和不同用户类型用电特性相异,构建负荷聚合商合作联盟运营框架。在此基础上,针对电热耦合程度逐渐加深,建立以负荷聚合商为主体的电热负荷同时参与调度的综合需求响应模型。最后,以负荷聚合商合作联盟日运行成本最低建立优化运营模型,根据Shapley值法进行成本分配。算例分析表明,所提方法可有效降低各负荷聚合商运营成本。     

基于不敏卡尔曼粒子滤波的动态电力负荷在线建模

电力负荷的时变性对电力系统实时动态仿真分析具有较大影响。为了提高实时动态仿真分析的精度，基于不敏卡尔曼粒子滤波提出一种动态电力负荷在线建模方法。针对一种指数型动态负荷模型结构，利用不敏卡尔曼粒子滤波算法对其参数进行在线辨识。通过这种方式，可以根据实时采集的量测数据在线修正动态负荷模型的参数，从而追踪电力负荷的实时变化特性。分别利用动态仿真平台和实际电力系统的量测数据进行仿真分析，结果表明了所提方法具有较高的在线参数辨识精度，并能对实际电力负荷的实时变化特性进行准确的描述。     

基于改进DBSCAN-RNN的电力负荷建模及可调特征提取

针对面向能源消纳的电力负荷实时调控需求,以电热水器为例建立调控模型,提出一种改进DBSCANRNN算法的电力负荷可调特征提取与可调潜力挖掘方法。以改进DBSCAN聚类结果作为RNN输入获得一种深度学习新策略,基于改进DBSCAN-RNN进行电器群设定温度与天气温度、电器负荷功率的建模,考虑用户电器使用习惯,输出输入量对电器实际功率的影响因子以及电器可调功率与真实功率对应的状态方程参数。某市电热水器群实际数据结果表明所提方法可正确有效地获取海量电热水器群聚合负荷模型及其可调功率。     

基于负荷类型细分的负荷聚合商日前投标非合作博弈模型

负荷聚合商能整合中小负荷资源并为其提供参与市场调节的机会,以提高需求响应效率。提出了一种基于负荷类型细分和非合作博弈的负荷聚合商日前投标模型,一方面根据居民柔性负荷的不同用电特性进行典型分类并将每一类负荷作为研究对象,避免了以家庭为控制单位参与投标的复杂度;另一方面在开放电力市场下,不同于常规多目标集中优化,引入博弈思想协调优化各聚合商作为独立决策主体的利益。根据物理特性将居民柔性负荷分成4类,并基于用户使用习惯和舒适度建立负荷模型;在市场电价的引导下,基于用户黏性理论优化聚合商售电电价,建立负荷聚合商日前投标决策模型并进行算例分析。仿真结果表明,所建立的负荷聚合商投标决策模型通过对居民负荷的分类聚合和补偿,在计划调度层面能有效减少电网峰时负荷和平抑峰时电价,提高负荷聚合商的利润,降低用户用电成本。     

基于XGB-Transformer模型的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测作为电力系统的基本组成,能够指导电力公司制定经济合理的生产调度计划。由于电力负荷数据的时序特性和非线性特性,准确作出电力负荷预测具有很大的挑战。当下深度学习不断发展,其在复杂非线性关系建模和处理时序信息等方面表现突出。文章提出一种融合XGBoost和改进Transformer模型的新型短期电力负荷预测方法 XGB-Transformer。该方法考虑时间周期和气象因素对电力负荷的影响,利用基于XGBoost的特征选择方法进行数据规约,利用改进后的Transformer模型来学习序列内部规律和序列间的长距离依赖关系,以提高预测准确性与效率。该方法在真实的电力系统负荷数据上进行实验,结果表明XGB-Transformer方法在准确率和效率2个方面均优于传统方法和其他深度学习方法,证明了其有效性。     

国内某典型工业园区热负荷分析方法研究

以国内某工业园区为研究对象,采用现场调研的方式研究了园区内主要运营企业的热负荷需求,获得了主要热用户典型日负荷变化曲线、生产用能品位、周期等重要负荷特性参数。先后以同时使用系数法及典型日负荷叠加法确定了最大、最小、平均热负荷,在典型日负荷叠加法中,对于未能取得典型日负荷变化特性的企业,其负荷变化曲线参考同地区同类型的企业。结果表明:典型日负荷叠加法更能体现园区负荷变化特性且符合工业生产用能特点,研究方法可为同类型工业负荷分析提供参考。     

Reactive power deployment and cost benefit analysis in DNO operated distribution electricity markets with D-STATCOM

The aim of this paper is to analyze unbalanced radial distribution systems (UBRDS) with the distribution static compensator (D-STATCOM). The main objectives of this paper are D-STATCOM allocation in UBRDS with an objective of providing reactive power support to enhance voltage profile and reduce line losses of the distribution network, determination of optimal D-STATCOM rating subjected to minimization of total cost, and impact of D-STATCOM placement on improving power factor and savings in cost of energy loss. The analysis is conducted on a large industrial load model with light, medium and high loading scenarios. Further, the impact of load growth is also considered for better planning of the power distribution system. The results are obtained on standard 25-bus UBRDS to check the feasibility of the proposed methodology.     

锅炉钢结构荷载介绍

锅炉能正常工作 ,锅炉本身性能好是必要的 ,把锅炉正确固定在构架上 ,即把锅炉荷载准确传至构架 ,构架再把其荷重传至基础 ,是锅炉正常工作的充分条件     

AP1000频率控制运行模式的分析和研究

AP1000的设计考虑了参与电网调频的需要,提供了负荷跟踪模式。当电厂处于负荷调节模式时,电厂控制系统会利用反应堆自稳定的特性来抑制调频过程中的瞬态,预防不必要的控制棒频繁动作,从而避免了设备的疲劳损伤。通过对负荷调节模式设计特点的研究,详细分析了这种运行模式对电厂控制系统所造成的影响。     

Estimation of composite load model with aggregate induction motor dynamic load for an isolated hybrid power system

It is well recognized that the voltage stability of a power system is affected by the load model and hence, to effectively analyze the reactive power compensation of an isolated hybrid wind-diesel based power system, the loads need to be considered along with the generators in a transient analysis. This paper gives a detailed mathematical modeling to compute the reactive power response with small voltage perturbation for composite load. The composite load is a combination of the static and dynamic load model. To develop this composite load model, the exponential load is used as a static load model and induction motors (IMs) are used as a dynamic load model. To analyze the dynamics of IM load, the fifth, third and first order model of IM are formulated and compared using differential equations solver in Matlab coding. Since the decentralized areas have many small consumers which may consist large numbers of IMs of small rating, it is not realistic to model either a single large rating unit or all small rating IMs together that are placed in the system. In place of using a single large rating IM, a group of motors are considered and then the aggregate model of IM is developed using the law of energy conservation. This aggregate model is used as a dynamic load model. For different simulation studies, especially in the area of voltage stability with reactive power compensation of an isolated hybrid power system, the transfer function \mathrm{\Delta }Q/\mathrm{\Delta }V of the composite load is required. The transfer function of the composite load is derived in this paper by successive derivation for the exponential model of static load and for the fifth and third order IM dynamic load model using state space model.     

AutoPSA与CAESAR Ⅱ在弹簧选型中的比较

结合实际的工程例题，比较了AutoPSA与CAESAR Ⅱ在弹簧选型方面的异同。考虑到热态吊零、冷态吊零以及各种弹簧选取方式，探讨了AutoPSA弹簧设计的基本功能。针对管道的多工况运行状态，AutoPSA提供了多载荷工况弹簧支吊架设计方法。     

柴油机活塞的热及惯性力耦合研究

采用IDEAS软件研究了某型号柴油机活塞分别在热负荷作用下、惯性力作用下、以及在惯性力和热负荷共同作用下的强度及变形变化规律,热-机械负荷耦合下应力与变形的分布规律,找出了惯性力和热负荷对活塞应力与活塞变形所作的贡献。通过对原方案和改进后的方案比较,表明改进后活塞第一环内的温度明显降低,证明了改进设计的有效性,为该型号活塞的改进设计提供了依据。     

含分布式能源区域电网月最大净负荷概率预测

负荷预测在电网规划和运行中十分重要,大规模分布式能源接入电网参与能量交换,可使电网用户优化其用电模式,但造成区域电网月最大净负荷特性发生根本性改变,增加了月最大净负荷预测的不确定性。为此,结合BP神经网络算法与分位数回归模型,构建了区域电网月最大净负荷的非线性概率预测模型;并利用核密度估计算法计算得到了月最大净负荷概率预测分布曲线;最后,以上海某含分布式能源区域电网为例,验证了该方法的可行性与可靠性。结果表明,该方法可准确刻画月最大净负荷波动特性,为电网规划与负荷管理提供依据。     

如何应对当前我国电力供应不足的问题

2003年我国经济增长速度将7.8～8.3%,全社会用电量需求增长也将达11～13%。本文分析了当前我国电力供需紧张的主要原因,电网负荷率降低使得可发电量有余、可供电力不足。为了解决当前电力供应不足的问题,本文提出采用需求侧管理的办法,通过拉大峰谷电价,推出尖峰电价及可中断负荷等措施,降低1000万kW的高峰负荷,缓解电力供应紧张的局面。     

考虑负荷动态特性的多阶段光储协调规划研究

高渗透分布式光伏（DPV）配电网中,对电池储能系统（BESS）规划研究主要基于给定的负荷和DPV,以BESS降低DPV波动对电网造成的负面影响,较少考虑负荷增长和分布（LID）。针对该问题,提出以短期规划经济目标为基础,结合负荷动态增长和随机分布特性,储能和光伏的时序互补性,构建多阶段规划指标体系,并提出不同阶段的规划策略,从而实现BESS和DPV的多阶段协调规划。最后对10 kV 36节点配电网进行仿真,其结果表明,DPV和BESS协调规划能有效降低两者配置容量;且LID在DPV和BESS协调规划中起关键作用。