影响电负荷预测因素分析

负荷预测是从已知的用电市场出发,对未来的用电市场做出的预测。在电网运行管理当中,负荷预测是重要工作,直接关系到电力系统备用容量的科学安排,电力系统运行的优质安全,资源配置利用的优化,乃至电力营销以及市场交易。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的装机类型。电负荷预测中通常按时间期限分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。     

基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型

对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合（PSO-LSSVM）的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30 min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。     

基于维纳滤波的节假日短期负荷预测

针对节假日期间,城市用电需求量波动较大,为保障城市供电系统的安全、可靠和经济运行,提出了基于维纳滤波的短期电力负荷预测方法。首先,详细介绍了维纳滤波的预测原理,建立了短期负荷预测模型。其次,通过仿真结果与现场实测对比,验证了该模型的可行性。最后,针对在负荷波动大时,该模型预测精度较低的缺点,对误差原因进行了详细分析,并通过引入修正因子对该预测模型进行修正,仿真结果表明,修正后的预测模型能对短期负荷进行精确预测。     

论对于短期负荷预测的方法及其应用

短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。短期负荷预测结果准确与否,对系统运行的经济性、安全性有很大影响。兵团四师垦区电网(以下简称垦区电网)成立十余年来,负荷增长很快,很多区域网的用电负荷增长了几翻,特别是近几年,随着新型工业化进程的快速推进,内地企业纷纷落户新疆,为边疆新型工业化进程注入了活力,短期内负荷增长迅猛,很多新建线路和变电所需要增容。因此,短期负荷预测的重要性和准确性非常重要。     

基于CNN-LSTM的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题,提出一种结合一维卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的短期电力负荷预测模型,将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合起来,考虑历史电力负荷、时间日期、温度对电力负荷的影响,实例结果表明,与其他模型相比,预测误差更小,较好地提高了预测性能。     

基于电力载波通信的居民用电负荷预测大数据应用

电力资源在我国的能源中占有很重要的地位。电力资源不仅促进了我国经济的发展,而且还提高了人民生活水平。现阶段,在局部地区出现了电力供应不足的现象,不但不能满足经济发展对电力的需求,反而因电力供应不足现象制约了当地经济的发展。在符合国家相应规定的前提下,综合当地的环境和经济等客观条件来准确的预测居民用电负荷,这不仅可以能够充分的对电力能源进行利用,而且还实现了宏观调控电力能源的负荷分配。     

短期负荷预测过程实时气象的影响分析及处理方法

短期负荷预测是电力系统运行中极为重要的一部分,对电力系统的稳定运行起着非常重要的作用,对电力公司的发供电平衡、电网运行方式调整、设备检修安排等也有着重大的影响。然而,影响电力负荷的因素有很多,值得关注的当属实时气象因素[1]。对实时气象因素对短期负荷预测过程中产生的影响这一话题,研究人员一直都在努力研究。本文将简要分析实时气象在短期负荷预测过程中的影响,进而提出一些解决办法。     

电力负荷预测技术发展趋势研究

电力负荷预测技术指的是在电力调度,用电以及电力规划方面的应用技术。目前所面临的问题就是需要提高电力负荷预测技术水平,从而才能够有利于我国电网的良好发展,同时还能够提高电网的经济效益以及社会效益,所以文章针对于电力负荷预测技术进行深入研究,同时对这种技术的发展趋势进行讨论,并且提出相关建议,希望能够帮助我国电力企业提供理论指导。     

区域电力负荷短期预测技术及其应用

电力系统负荷预测主要被应用在电力系统规划与制定发电计划当中，其不仅能够有效地提高系统运行的经济性，同时，还能有效地提升它的可靠性。一定程度山讲，准确可靠的负荷预测既能保证电力系统运行的安全性，又能提高电力运行的经济性，由此可见，电力系统负荷预测具有十分重要的作用。本文综合了连云港市区域电力负荷短期预测进行探讨，提出了进一步优化预测模型的思路。     

基于小波-LMBP神经网络短期电力负荷预测研究

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对短期电力负荷具有随机性、不确定性和周期性的特点,提出基于小波分析和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)神经网络组合模型预测方法,并经实际算例证明,该方法优越于单一LMBP神经网络预测模型和算法,是电力系统预测领域中一种提高预测精度的有效方法。     

基于欧姆定律的电压负荷关系简化模型分析

在电力系统中,存在"用电高峰期系统电压会降低、用电低谷期系统电压会升高"的现象,针对该现象,文章将电力系统的电压与负荷关系简化为n个线性纯电阻并联的等效电路模型,在每个电力负荷线性纯电阻恒定、输电线路达到最大负荷电流两个前提条件满足时,电压与线性纯电阻数量成反比例关系,此关系很好地解释了上述现象,且可用于电力负荷的预测与监视。     

考虑复杂影响因素的上海市负荷预测研究

电力负荷预测是电力系统规划的基础性工作之一,是实现自动发电控制和经济调度控制的前提。针对电力系统复杂、众多的影响因素,文章基于城市用电构成与城市用地划分,提出了一种综合考虑了经济、工业、城市化、城市居民生活等影响因素的负荷预测指标体系,并采用聚类分析法和BP神经网络进行负荷预测,为快速准确估算上海市各区域负荷增长提供了有效途径,为上海电力系统规划提供了可靠支撑。     

农业用电负荷预测——基于小波神经网络

文章提出了一种日负荷预测的新模型。这是一种基于非线性小波的神经函数。这个小波网络由小波基函数构成,并且已经得到了全局最优解。我们克服了一个人工神经网络的固有缺陷即其学习速度慢,其网络结构是难以合理确定并且它会产生局部最小点。我们可以从实例中看到,这个方法可以提高负荷预测的精确性和其学习速度,并且可以将其应用于农业日电力负荷预测。     

DHY-Z电力负荷自动记录仪

为了做好节能工作,加强对企业用电情况的科学管理,向用电管理部门提供确切、可靠的电力负荷数据;同时减轻电工的工作量,研制了DHY-Z电力负荷自动记录仪。 该仪器能自动地在每小时准点将电力负荷值记录打印,还能将每小时或12小时的用电度数记录打印,数据准确、直观。该仪器上还置有瞬时负荷按钮,能随时显示当时全厂的有功负荷(不打印)。     

居民用电负荷非侵入式监测分解系统研究

随着智能电网的发展和节能意识的提高,居民家庭的总耗电量已经细化到每个电器上。电力可视化服务对居民的负荷使用安排和电网需求响应计划实施具有重要意义。文章在非侵入式负荷监测方法研究的基础上,根据电流叠加特性,建立估计方程组和约束条件对电力入口处总电流进行分解,然后利用最小二乘法优化求解上述方程组,引导用户合理用电,优化能源结构。     

基于计量自动化系统的用户用电异常预警应用研究

利用计量自动化系统采集的客户端用电数据,结合负荷分析、负荷预测方法,对电网企业用电客户的用电及负荷情况进行分析,实现用户电费、电量、负荷等客户侧用电情况的准实时监控,同时,通过与短信平台、企业信息集成平台等企业应用平台的集成应用,实现负荷超限、电费余额不足、负荷波动等客户侧用电异常情况监控与预警,减少客户侧用电异常停电事件的发生,减轻用电客户的损失,提高电力企业的用户满意度。     

城市电力负荷预测方法分析

城市电力负荷预测的准确性在很大程度上决定了城市电网建设的合理性,进而影响城市经济的发展。对城市电力负荷预测方法进行分类,分析多种常用总量负荷预测方法的特点,重点研究空间电力负荷预测方法中的相关问题,为城市电力负荷预测开展提供指导。     

电力系统中电力负荷的调整方法

电力负荷调整的目的在于避免同一电网中的电力用户都集中在某一高峰时间段用电,根据不同用户的用电需求将其进行合理调整。在一个统一的电网环境中,鉴于各行业都有其不同的用电量需求,所以采用电力负荷曲线这一指标来衡量不同情况下的用电量。通常情况下,电力负荷曲线能够体现电力负荷随着时间而变化的规律,当摸清这一规律以后,有利于电力管理部门更顺利地为社会各界做好供电服务工作。本文就电力负荷的相关内容及其调整方法进行探究,以期为实践提供有益的借鉴。     

电力规划中负荷预测方法研究及其优化

电网系统要想安全稳定地运行,就必须不断地提高电力负荷预测方法的水平。现今,我国的电力市场越来越健全,对于电力负荷预测方法的研究也在不断地深入。作者深入地分析了电网规划以及电力负荷预测理论,并列举了几种应用较广的电力负荷预测方式。     

基于遗传算法的电力负荷分配方法

不同供电线路的用电负荷分配的合理与否,对企业用电费用有着直接的影响。文章以历史用电数据为基础,利用遗传算法,为企业寻找最优化的电力负荷分配方案提供了解决方法。