考虑气温累积效应的短期负荷预测

随着经济持续发展,人民生活水平不断提高,空调等降温负荷在夏季用电负荷中所占比重近年来总体呈上升趋势。在此背景下,分析了负荷与气温的关系,发展了考虑气温累积效应和负荷对气温变化灵敏度的短期负荷预测方法。首先,通过考虑待预测日的气温、高温持续天数以及待预测日与历史日的温差来计算气温累积效应强度,从而对气温进行修正;在此基础上,采用回归模型来分析负荷对气温变化的灵敏度;之后,以历史日负荷为基准值,根据待预测日与历史日的气温差异对待预测日的负荷进行预测。最后,用广东电力系统的历史负荷数据对所发展的负荷预测方法做了大量测试,表明了预测精度满足系统调度机构要求。     

广东电网负荷特性典型日选取研究

日负荷曲线的预测直接影响电网建设和运行的经济效益,科学合理的选取典型日对电网规划设计具有重要的参考价值。综合考虑气候特性、省内机组出力和西电接受规模,提出典型负荷日代表月份的选取方法;对比分析典型负荷日特征与年最大负荷代表月份的日负荷特性;并根据广东电网负荷变化的实际情况,从电网调峰需求的角度出发,提出将夏季典型日分为典型工作日和双休后典型日;以2010—2015年广东电网统调负荷数据为例进行分析,建议采用双休后典型日作为调峰问题研究的基础数据,确保系统在各种运行方式下安全稳定运行。     

计及温度影响的短期负荷预测时间序列模型

时间序列模型在国际和国内的短期电力负荷预测中得到了广泛应用.然而,这种方法的一个主要缺点是无法将影响负荷预测的主要因素之一即气象因素考虑进去.在此背景下,首先基于负荷和气温数据建立了负荷预测的回归模型,然后构造了回归模型残差累积式自回归一滑动平均模型并对回归模型进行修正.最后,用广东电力系统的实际负荷数据说明了所发展的...     

基于支持向量回归的短期负荷预测

对短期负荷特性进行分析,选取与负荷相关的气象因素、日期类型、前几日负荷作为最大(最小)负荷预测回归模型的输入。夏冬两季休息日的负荷特性与春秋两季不一致,根据气象因素修正日期类型对应的数值。采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)建立气象因素和日期类型与最大(最小)负荷的映射关系。利用相似日法计算日负荷变化系数,在预测最大负荷和最小负荷基础上,计算预测日各点负荷。算例分析验证了本研究预测模型的有效性。     

城市燃气长期负荷的累积法预测

针对城市燃气负荷预测涉及因素多,部分预测方法不易实现的问题,提出采用计量经济学新方法累积法模型来预测城市燃气负荷,将影响城市燃气负荷的两个主要因素——城市人口和工业产值引入预测模型,并将预测结果与GM(1,N)模型预测结果分别按相对误差,方差和泰尔不等系数三个指标进行比较,比较结果显示累积法预测模型优于灰色GM(1,N)模型,且简单易懂,易于实现计算编程.     

银川市城市供水与气象条件的相关关系分析

利用皮尔逊相关系数分析方法,对银川市用水高峰期供水量和同期气象因子的相关性进行分析,分别建立日供水量和不同气象因子的一元线性回归方程。结果表明,2016—2019年5月22日至8月22日银川市总供水量和最高、最低供水量稳中有升,日供水量差异较大,受降水、温度影响明显。日供水量与平均气温、最高气温、相对湿度、蒸发量、日照时数、能见度呈正相关,而与相对湿度、降水量呈负相关,即在高温、干燥、晴天、日照充足或者出现雾、沙尘等能见度较低的天气时,供水量需求大,而在阴雨天,日照时间短、温度低的情况下,日供水量会减少;蒸发量对日供水量变化的贡献最大,蒸发量每增加1 mm,日供水量大约增加2.45万m~3;最高气温与日供水量呈正相关,连续3 d高温天气,日用水量剧增。     

混沌特性与气象因素在负荷分类预测中的应用

电网短期负荷预测的精确性对电力市场具有关键作用.根据电网负荷特性,将电网负荷划分为两部分,基本负荷分量和由气象因素引起的随机波动负荷.对基本负荷分量采用混沌动力学理论预测;对气象敏感负荷的预测首先引入人体舒适度指数表征各种气象因素的影响,设置舒适度等级,进而对负荷进行聚类分析,不同类型日的聚类类别作为BP神经网络的输入.仿真结果表明该电力负荷短期预测模型具有较高的预测精度.     

基于统计理论的负荷特性分析及其预测

电力负荷受气象因素影响越来越大,如何准确确定气象因素是负荷预测研究的重要课题.首先采用统计学方法对影响负荷的气象因素进行分析,找到影响负荷的核心气象因索,再利用GRNN回归神经网络进行预测.经实际系统检验,证明该方法克服了传统气象负荷预测中的主观性,将气象影响因素过程量化,提高了预测结果的精度,是一种适用性很强的方法.     

一种实用负荷预测气象因子建模方法

电力负荷受气象因素影响越来越大,如何准确预测负荷中的气象负荷是负荷预测中的一项有意义的课题。本文提出一种简单适用的气象因子建模,并和相似日有机的结合起来,能较大地提高负荷预报精度。     

基于多维度与主成分分析的年最大负荷分解预测

为提高年度最大负荷预测准确度,更好地服务电网公司电网规划与运行科学精准管理,结合最大负荷可分解特性,文章将年度最大负荷分解为基础负荷和空调负荷;并从经济增长、城镇化进程、居民与服务业需求、气象和电网供电能力5个维度系统总结了基础负荷和空调负荷共计11个影响因素指标,构建了基于多维度与主成分分析的年最大负荷分解预测模型。安徽省某地市的实例表明,文章提出的年最大负荷分解预测模型由于综合考虑了分类负荷特性及其多维度影响因素,预测准确率高,可作为电力市场分析预测和电网规划人员开展年度最大负荷预测的一种有效方法。     

金堤河范县水文站控制流域年降水中长期预报方案的研制

根据金堤河范县水文站以上流域1956 ～ 1995年年面降水及相关的22个气象因子数据,应用多元回归分析法,初步建立了该流域年降水的长期预报数学模型,并用1996～2000年的实测资料对模型进行了预报效果检验.     

含非饱和导排层的毛细阻滞覆盖层长期性能分析

为了验证含非饱和导排层（UDL）毛细阻滞覆盖层的防渗性能,采用模型试验在中国东部湿润气候区自然气候条件下进行2年的长期监测. 覆盖层模型尺寸为2.0 m×1.0 m×0.55 m（长×宽×厚）,坡度为18.4°（坡率为1∶3）. 结构剖面从上至下依次为植被生长层（15 cm）、粉土层（20 cm）、砂层（10 cm）和碎石层（10 cm）. 长期监测试验结果表明：监测期累计降雨量为3 448.4 mm;渗漏量为2.62 mm,显著低于北美湿润气候区土质覆盖层的防渗标准. 非饱和导排砂层（UDL）侧向导排量为581.77 mm,占降雨量的16.87%,导排作用明显. 在一个典型的水文年中,4~11月自然降雨、气温和腾发作用三者高峰期重合;雨热同期的有利气候条件以及UDL层的侧向导排作用,有效控制了渗漏量. 6~9月的连续强降雨为覆盖层易发生渗漏的极端气象段,是防渗设计的控制性气象条件. 冬季12月至次年3月气温低但降雨量较少,增设的非饱和砂层导排作用明显;避免了因腾发作用弱不能及时蒸散水分而发生渗漏的问题. 含非饱和导排层（UDL）的毛细阻滞覆盖层由粉土、砂和碎石等非胀缩性土构成;湿胀干缩和开裂现象不明显.     

分层考虑气象因素的PSO-SVM短期负荷预测方法

气象敏感负荷在总负荷中所占比重日益增大,实现提高预测精度这个目标的关键是如何更加合理地考虑气象因素对负荷的影响。利用经验模式分解方法自适应地将负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量,采用Spearm an秩相关系数分析各负荷分量与气象因素间的关系,根据影响程度的不同分层建立粒子群算法优化参数的支持向量机模型,最后对各个分量预测的结果相加得到最终预测结果。实例研究表明,该方法具有较高的预测精度和较强的推广能力。     

用时间序列法进行电力系统短期负荷预测

电力系统负荷预测是指从电力负荷自身的变化情况以及经济、气象等因素的影响规律出发,通过对历史数据的分析和研究,探索事物之间的内在联系和发展变化规律,以未来的经济、气象等因素的发展趋势为依据,对电力需求作出预先的估计和推测。本文通过使用经典的时间序列法进行短期负荷预测,以C++语言程序为计算手段,并将预测结果与实际值进行比较分析。同时类比其他各种预测的方法,对短期负荷预测的方法、过程、意义进行一些分析。     

基于粒子群BP神经网络的短期电力负荷预测

电力负荷预测通常采用神经网络方法,该方法训练时间较长,并且由于负荷受到气象因素影响,该算法预测的精度不是很高.为了克服当前存在的问题,采用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,归一化处理气象因素,利用神经网络预测短期电力负荷.实验结果表明,该方法比单纯BP神经网络预测具有明显优势.     

层次分析法在地质灾害气象预警预报中的应用--广西灵山县为例

为建立灵山县地质灾害气象预警预报模型,以该县最新的地质灾害调查资料为基础,选取控制和影响地质灾害发生的10项因素为评价指标,采用综合指数法及层次分析法对各因子进行赋值及权重定量化;采用加权方法结合ArcGIS对地质灾害易发程度划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区;根据当日雨量与地质灾害发生频率之间的相关曲线,确定出地质灾害发生的2个临界当日降雨量为80和140 mm;利用信息量法建立了地质灾害气象预警预报模型,划分出5个预警预报等级。     

光电式日照计累积测量误差减小方法研究

针对光电日照计累积测量误差大、标定周期长的问题,通过建立日照计总辐射、散射辐射与太阳辐照度位置关系及相应光电转换数学模型,推导出总辐射和散射辐射理论遮蔽系数,选取了相应的光电传感器并设计了光电转换电路,解决了日照计测量结果不稳定,标定过程调节困难且周期长、主观因素影响大等技术难题。进行了实验与测试,通过对大量测量结果分析,提出了一种基于时间和经纬度及实测结果进行修正的误差补偿新方法。实现了将现有光电式日照计月累计测量误差由原来11.06%提高到了2.21%,标定周期由20天以上缩短为5天以内,并消除了调试人员主观误差的影响,使大规模生产得以实现,具有广泛的实用性。     

变参数锥孔装药聚能效应及其应用研究

针对聚能装药对目标攻击过程载荷高频、瞬态,同时涉及结构大变形等问题,基于SPH方法建立二维数值模型,对聚能装药的炸药爆轰、金属射流形成以及射流冲击靶板3个阶段进行模拟再现.以某型水面舰船的船体主甲板结构为例,通过计算模拟,比较分析了相同药量的锥孔装药与方形装药对甲板结构的毁伤效应,总结得到装药长度(装药量)、药型罩锥角和炸高等参数对聚能效应的影响机理.