负荷预测中气象因素的影响

负荷预测对于电力系统的安全经济运行有着重要的作用,如何合理地考虑气象因素对负荷的影响是提高负荷预测精度的重要因素之一。基于菏泽地区各典型日的负荷气象数据,综合分析了温度、相对湿度、风速、降水等气象因素对负荷的影响,揭示了各种气象因素下负荷的变化规律,总结了负荷预测中气象数据的应用条件及存在问题,为在负荷预测管理系统中引入气象因素提供分析依据。     

夏季温湿指数与气象敏感电力负荷的研究

为了深入了解夏季电力日峰荷与气象因子之间的关系,从负荷资料中分离出随气象因子变化的气象敏感负荷,在考虑气象因子对气象敏感负荷的累积效应基础上,建立了气象敏感负荷变化率与气象因子间的关系模型。对2004～2005年某市夏季气象敏感负荷与温湿指数、日平均温度、日最大温度进行的灰色关联分析结果表明:温湿指数是对夏季气象敏感负荷影响最大的关联变量。在此基础上建立了夏季气象敏感负荷与温湿指数的三次多项式模型,计算分析了气象敏感负荷变化率与温湿指数的关系,为电网负荷的预测和运行调度提供依据。     

针对气象因素的短期负荷预测修正方法

由于受气象因素的影响,目前的短期负荷预测方法的结果误差往往偏大,需要进行人工修正。文中通过分析多种气象因子与电网负荷的相关性,找出气象因素与电网负荷的对应关系。在此基础上给出了经验性的修正模型库的建立方法,并针对湿度、降雨、温度、气压等因素建立了相应的修正模型,编制出符合负荷预测要求的实用软件。测试结果表明,由于考虑了气象因素的影响,预测模型具有较好的精度。     

基于气象信息和熵权理论的降温负荷估算方法

空调数量增长和极端高温天气使得夏季降温负荷大幅增长,已成为最大负荷屡创新高的重要原因。为了更准确估算降温负荷大小,提出一种基于气象信息和熵权理论的降温负荷估算方法。该方法采用全年最大负荷日负荷曲线与不含降温负荷的基准负荷曲线对应相减后取最大值,从而得到年最大降温负荷。在计算基准负荷曲线时,以气温、相对湿度、降水量等多种气象为轴建立气象坐标系统,通过确定基准气象象限以筛选无降温负荷的基准工作日;根据基准工作日的日最大负荷与气温、相对湿度、降水量等气象信息的相关系数,利用熵权理论确定各基准工作日负荷曲线相对基准负荷曲线权值。最后,利用广州市2009至2013年负荷数据及气象数据估算广州市年最大降温负荷。     

考虑关键气象因素的时间卷积网络充电桩负荷预测

为解决电动汽车EV(electric vehicle)充电负荷易受气象因素影响产生“时移”的问题，提出一种考虑关键气象因素的时间卷积网络充电桩负荷预测方法。首先分析不同气象因素即气温、降雨、风速、降雪、相对湿度、日照总强度对EV充电负荷的影响，利用最大相关最小冗余准则提取关键气象因素。其次，为简化相似日选取步骤并保证分类准确性，引入孪生网络选取不同天气类别下充电负荷相似日。最后以关键气象因素和相似日历史负荷作为时间卷积网络的输入向量进行EV充电负荷预测。对比实验表明，考虑气象影响可有效提高负荷预测精度。     

基于气象成分分解的夏季短期负荷预测

夏季负荷受温度等气象因素影响大,表现出随机性强、波动性大的特点。针对现有短期负荷预测模型在夏季预测精度不高的问题,提出在负荷成分分解的同时,将温度分解为日周期分量和波动分量,以此准确把握短时气象波动对夏季短期负荷预测的影响。在充分分析负荷各分量变化趋势及对整体负荷预测精度影响的基础上,针对各个负荷分量特征分别选择预测方法。在预测气象敏感负荷分量时引入温度波动分量,基于XGBoost智能算法构建预测模型。选用我国中部某市夏季历史负荷建立训练样本,对2017年8月份日96点负荷进行预测,预测结果验证了所提模型和算法的有效性。     

基于时差辩识原理分析气象累积效应对电力负荷的影响

由于气象因素对负荷影响的程度日益加大,必须深入研究温度、湿度等主要气象因素对电力负荷的影响作用,这对于进行电力负荷控制和管理以及电力系统的安伞经济运行具有重要的意义.利用所掌握的历史负荷数据以及历史气象数据,研究和探讨了多日累积气象因素对于电力负荷的影响,特别是分析了多日累积温度与日最高负荷之间的相关性及变化规律,提出了累积天数的辨识方法,从而得到了气象因素累积效应的数值化模型,由此把握电力负荷在不同气候条件下的变化幅度和发展趋势.希望为今后短期负荷预测工作提供参考.     

华东电网气象负荷特性分析

利用华东电网省市气象观测资料和历史负荷进行分析,找到影响电网气象负荷的关键气象因子并建立相关关系模型.通过对典型日估算的省市气象负荷与模型拟合负荷进行印证,并据此推导出华东全网气象负荷与关键气象因子的拟合关系.     

基于分区逐时气象信息的全网负荷预测研究

负荷与气象是密切相关的,尤其在夏冬两季.以省网负荷预报为例,在传统的电力负荷预测中,所采用的气象信息一般是全省、全天的气象信息,比如全省最高温度、最低温度等等.当前,气象预报技术已经可以做到分区、逐时预报.该文总体思路是将分区逐时气象预测数据应用于负荷预报,以进一步提高负荷预测精度.指出了按照行政区域和气候区域相结合来分区,定义了基于负荷的综合气象因素,提出了根据网供电与综合气象因素进行预测的策略,给出了将相似日方法与支持向量机相结合的负荷预测方法.最后给出在河南电网应用的实际结果,对比表明采用逐时气象信息的预测精度比采用全天性气象指标的预测精度更高.     

气象因素与电力负荷关系探讨

对保定地区所属的市区、阜平县、淶源县和涿州市4个区域的电力负荷特点及波动规律进行了分析,引入生物气象学中的实感温度、寒湿指数、温湿指数、舒适度指数4个指标来综合衡量气象因素对电力负荷的影响,并给出电力负荷与各指标的比值曲线.通过同一区域的曲线比较说明引入各气象指数的合理性,通过不同区域的曲线比较说明不同区域的电力负荷与气象指数关系的差异.     

基于负荷分解和实时气象因素的短期负荷预测

根据地区气象与负荷的相关关系,从总负荷中分解出对气象不敏感的基础负荷和受气象因素影响的气象敏感负荷,并分别采用灰色系统GM(1,1)模型和基于LMBP (Levernberg–Marquardt back propagation)算法的多层前馈神经网络对二者进行建模预测。在对实时气象因素、日特征气象因素与气象敏感负荷相关性分析的基础上,重点把握某些气象因素与气象敏感负荷之间的联系。通过合理选择神经网络的输入变量,实现了基于实时气象因素的短期负荷预测。实际应用证明了所提出方法的有效性。     

基于分区逐时气象信息的全网负荷预测研究

负荷与气象是密切相关的,尤其在夏冬两季。以省网负荷预报为例,在传统的电力负荷预测中,所采用的气象信息一般是全省、全天的气象信息,比如全省最高温度、最低温度等等。当前,气象预报技术已经可以做到分区、逐时预报。该文总体思路是将分区逐时气象预测数据应用于负荷预报,以进一步提高负荷预测精度。指出了按照行政区域和气候区域相结合来分区,定义了基于负荷的综合气象因素,提出了根据网供电与综合气象因素进行预测的策略,给出了将相似日方法与支持向量机相结合的负荷预测方法。最后给出在河南电网应用的实际结果,对比表明采用逐时气象信     

基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型

目前在短期负荷预测模型中,气象因子的应用主要是其日特征值。负荷对气象因子的响应具有实时性的特点,因此,小时气象因子在负荷预测模型中的应用对提高负荷预测精度具有积极作用。通过分析小时温度、湿度、云量、降水、风等气象因子对电力负荷的影响,并与日气象因子的影响进行对比分析,结果表明:小时气象因子对负荷的影响与日气象因子对负荷的影响特征有很大不同,尤其是在天气发生突然变化时,小时气象因子对电力负荷的影响比日气象因子的影响更加显著。建立了基于小时气象因子的神经网络短期负荷预测模型,预测效果较好。针对目前气象部门对小时气象因子的预测能力及其在实际负荷预测中的应用情况,总结了应用中存在的问题并提出改进策略。     

基于负荷分解的日最大负荷预测方法研究

提出了1种基于负荷分解的日最大负荷预测算法,即将负荷分解为正常负荷分量和天气敏感负荷分量,用结合指数趋势和周期趋势的组合模型预测正常负荷分量．用神经网络法预测天气敏感负荷分量。同时,在分析最大负荷和人体舒适度相关性的基础上,在预测中用人体舒适度替代了常规气象因子。预测结果表明,该方法可以取得较为满意的预测效果。     

节假日和极端天气电力负荷特征的萃取模型

负荷预测是电力系统的一个传统研究问题,通常情况下,相近日期的负荷曲线有较强的相似性,然而在特殊节假日和极端气象条件下,负荷的预测具有较强的不确定性。提出了一种节假日和极端天气条件下的电力负荷特征萃取模型,对传统遗传算法的编码机制和遗传操作进行了重新规定。以黑龙江省电网公司的历史负荷数据和气象数据为基础,从中萃取节假日和极端天气对负荷影响的相关规则,并通过实践证明了这些规则的可行性。     

基于数值天气预报的母线负荷预测

针对母线负荷量大面广,易受气象变化影响,且传统天气预报与母线负荷之间存在极为松散的地理对应关系,提出了基于数值天气预报和负荷分类的母线负荷预测。通过获取母线负荷所属行政区域,如县、乡或市辖区的地理位置,提取与母线地理位置紧密对应的高精度数值天气预报信息。通过研究母线负荷与气象因素的相关特性,构建了基于数值天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型。通过对某省母线负荷进行分析预测,验证了该方法的实用、有效性。     

基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素．采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能．可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比．既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度。     

短期负荷预测中实时气象因素的影响分析及其处理策略

短期负荷预测对于电力系统安全经济运行有着重要的作用,因此,人们一直致力于研究新的预测模型,提高预测精度。目前,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,因为气象敏感负荷在总负荷中所所占的比重越来越大。长期以来,鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果,电力系统所建立的预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素,诸如日最高温度、最低温度等。针对短期负荷预测,作者剖析了气象因素的影响和作用,分析了处理不同阶段气象因素的策略,并提出了考虑实时气象因素的短期负荷预测新模型,该模型基于神经网络,力图寻求温度、湿度等实时气象因素与负荷曲线之间的相关关系和变化规律。实际应用表明,文中的预测模型和处理策略可以得到更加精确的预测结果。此短期负荷预测新模型也适用于超短期负荷预测。