基于灰色理论的电网负荷特性影响因素定量分析

定量地分析电网负荷特性的影响因素,对电力系统调度、规划和运行具有重要意义。针对数理统计中线性相关性分析方法必须假定影响因素之间满足线性相关性等不足,采用灰色关联度分析方法对电网负荷特性的影响因素进行分析,揭示了电网负荷特性的变化规律,并将所提理论应用于深圳电网负荷特性影响因素的定量分析中。验证结果表明:该方法简单,易于实现,且与数理统计中的相关性分析相比,该方法能更准确地揭示负荷特性的实际规律。     

基于灰色关联度和BP神经网络的最大负荷同时率预测方法研究

电力系统最大负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数,对其分析要考虑众多影响因素的叠加效用,并在预测模型中体现这些影响因素的关联程度。在负荷特性分析的基础上,充分利用灰色关联度分析方法能够定量地描述各因素之间相互变化的相对性特点和BP神经网络在非线性映射方面的能力,揭示负荷同时率与电力、经济和需求侧管理等方面的内在联系,有效凸显了影响负荷同时率变化的主导因素。用MATLAB对样本数据进行训练,并通过应用灰色关联度分析对网络隐含层节点的逐步优化,使网络结构达到最优化。仿真结果表明改进后的BP算法能够有效提高网络的预测精度、学习效率和实用性,能够为电网规划中负荷同时率预测提供有益的指导。     

气象环境对电网负荷的影响因素分析

针对地区电网负荷易受多种气象因素影响,负荷预测中存在诸多不确定性问题,研究了气象因素对电网负荷的影响,最大程度减少由气象因素造成的负荷预测偏差。应用灰色关联度分析方法,基于大量历史数据,剖析气温、湿度、风速等气象因素与负荷特性变化的关联度,得到对负荷变化产生主要影响的气象因素。在此基础上,为了量化分析主要气象因素对负荷影响的程度,采用支持向量回归的方法得出日特征气象因素、实时气象因素对负荷变化的的灵敏度模型。同时,考虑到气温的累积效应对负荷特性变化的重要影响,研究气温累积效应对负荷的影响规律,得到气温累积效应修正公式,并用实例证明对历史数据经累积效应修正公式进行修正后,修正数据能够切实提高负荷预测的准确性。     

基于灰色关联度的陕西电网负荷特性影响因素分析

近年来,电力需求发生了较大变化,负荷特性也随之呈现出新的特点。分析负荷特性的影响因素有利于提高负荷预测的准确率,为电网规划提供重要依据。根据陕西省2005~2014年历史经济与用电数据、重点行业用电水平与负荷特性数据等相关资料,统计分析近年来陕西地区的负荷特性指标。以灰色系统理论为数学基础,分析三大产业结构中的典型负荷、气温和降水等重要影响因素与负荷特性指标的关联性。总结得出影响负荷特性指标的主要因素,有利于电力部门的调度规划分析,更好地掌握负荷特性变化情况和规律。     

台风天气下电网负荷对气象因素的敏感度分析

针对风雨特殊天气数据样本少、负荷变化异常的特点,提出了一种新的负荷与气象敏感度分析方法。首先,基于灰色关联度理论,提出了一种基于相关系数变化率的负荷主要影响因素选择方法;其次,根据不同的气象条件区间,建立负荷与气象的多元线性回归关系,得到了更准确的负荷随气象因素变化的敏感度;最后,利用所提方法对海口电网的负荷和气象因素进行了敏感度分析,揭示了海口电网负荷随气象变化的规律,对提高台风等特殊风雨天气下电网的负荷预测精度和运行安全性具有实用参考价值。     

计及模型综合指标评价的西南电网中长期负荷变权组合预测

为解决单一预测模型难以适应西南电网不同区域的负荷变化问题,针对西南电网各区域年负荷变化的特点,提出采用计及综合指标评价的负荷变权组合预测模型。首先引入改进灰色关联度指标、预测有效度指标和模型冗余检验指标作为模型选择依据,形成适合不同区域的历史负荷变化的基模型库。然后引入自适应变权重算子对基模型进行组合预测,获得西南电网区域年负荷预测值。算例利用四川省、重庆市以及西藏自治区2006—2019年的电力消费量进行测试,结果表明所提预测方法能够有效预测西南电网负荷变化,相比最优权重模型、等权模型和最优单一模型算法具有更高的预测精度。     

基于负荷分解和灰色理论的电网最大负荷预测

气温和用户业扩报装直接影响电网的最大负荷。通过分析电网的负荷特性和最大负荷影响因素,建立了包括基础负荷分量、最大空调负荷分量和历史报装用户累积释放负荷分量的电网最大负荷预测模型,采用灰色理论对各负荷分量进行预测。算例结果表明,该模型能准确把握气温和用户业扩报装对电网最大负荷的影响程度,有效改善负荷预测精度,为电网的规划和运行提供借鉴。     

电网规划与线路损耗的灰色关联度研究

目前针对线损的分析多集中于理论线损计算方法的研究,并且仅根据计算结果进行简单的统计分析而给出初步的降损措施,没有探索电网规划与线路损耗之间的深层关联关系。针对这一问题,利用灰色关联度理论对电网规划中的环节与系统整体线损率进行了关联度分析,深挖电网规划中影响系统整体线损率的关键因素。然后基于移动边界法对电网规划中的关键影响因素进行了定性分析,并根据定性分析结果进一步挖掘关键影响因素中的关键影响点,从而实现电网规划阶段的线路损耗优化。最后,在MATLAB环境下对某小型电网规划进行了仿真分析,验证了所提出的理论。     

关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用

针对电力负荷预测序列存在随机增长特性和非线性波动性,灰色神经网络模型能够有效地反映序列增长特性和对非线性关系进行拟合.引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,以序列整体拟合优化为目标,从而找到能够代表序列内在变化规律性的组合权重,使总体预测精度得到提高.     

株洲电网负荷特性分析

城市负荷特性分析及研究是城市电网发展规划方案制定以及实施电网建设项目决策的重要依据,是城市电网规划中的基础工作,其精度的高低直接影响着电网规划质量的优劣,对城市电网发展规划具有重要的指导意义。文章对株洲市电力负荷历史发展、典型行业用电、居民生活水平等方面进行了分析。为提高株洲电网的运行效率,依据株洲电网2002年-2008年电力负荷数据,进行了负荷特性分析。分析结果表明,夏季空调负荷和大型工业负荷对负荷特性的影响较大,决定了株洲电网的负荷特性。     

适应配电网网格化规划的可靠性预测方法

网格化规划是在配电网规模日益扩大的背景下提出的一种规划新模式。根据网格划分原则将供电区域划分为多个供电网格,对每个网格分别进行规划。考虑网格化规划的特点和传统可靠性评估方法的局限性,提出了基于可靠性历史数据的预测模型,主要针对原始数据信息量相对不足的规划网架进行可靠性预测。采用灰色关联分析法选取影响供电可靠性的关键因素作为预测模型的输入;为了提高预测模型的准确性,采用三种科学常用的预测模型,包括回归预测法、灰色预测法、人工神经网络法,分别预测可靠性指标;对某网格化规划区域的实例分析表明,所提模型能够有效预测规划网架未来一定时间的可靠性水平。     

基于灰色关联的季不均衡系数的分析方法与应用

季不均衡系数是年负荷特性的重要参数之一,掌握影响季不均衡系数的主要因素,就能够比较准确地把握一个地区的年负荷特性,对于制定电网的年度运行计划具有较大的帮助。提出了一种基于灰色关联的季不均衡系数的分析方法,结合历史年份的具体数据,定量地区分了季不均衡系数各影响因素的权重,并且指出了影响季不均衡系数的主要因素。并给出了相应的算法,通过实际应用表明,该算法具有较大的实用价值。     

郑州电网2012年迎峰度夏需求侧管理措施

2012年迎峰度夏期间,郑州电网负荷屡创历史新高,由于郑州市区一些规划新建变电站投运滞后,市区电网负荷红橙黄重载区域未得到有效缓解,迎峰度夏高峰时段,局部地区仍出现主变、配线过载现象。郑州供电公司按照河南省电力公司统一部署,加强电力需求侧管理,合理安排用户错避峰,在夏季高峰负荷电力供应不足的情况下,最大限度地满足电力客户平稳有序用电。     

基于气象指标的安徽电网负荷特性分析及研究

电力负荷特性分析是电网调度运行、生产规划的重要组成部分。为充分发掘安徽电网负荷特性与气象因素的关系,首先对安徽电网基础负荷与气象负荷进行分解;然后基于相关系数法进行多维度气象指标主导因素辨识,在此基础上建立气象指标—负荷二次回归模型,获得气象负荷的灵敏度;最后结合2018年安徽气象情况,阐明了安徽电网2018年夏季负荷特性,并对2019年安徽最大负荷做出预测,对安徽电网负荷预测和电力平衡工作具有指导意义。     

广西负荷特性影响因素分析

为摸清广西负荷特性的现状,把握负荷变化规律和发展趋势,需对引起广西电网负荷特性变化的影响因素进行分析.通过对广西经济增长产业结构调整、电力消费结构变化、气候气温、电力供应能力等因素进行分析,认为经济增长产业结构调整和气候气温变化是广西负荷特性变化的最主要的两个影响因素,而电价、需求侧管理等措施,则根据其实施力度不同程度地对负荷特性产生影响.根据广西负荷特性影响因素的分析结果,对广西产业结构、电网建设存在的问题提出了建议.     

“十一五”期间南方电网负荷特性分析

利用南方电网“十一五”期间统调负荷数据,分析了南方电网的年、月、典型日负荷的特点,对比了南方电网内5个省区电网的负荷特性及其特点,指出了影响电网负荷特性的主要因素,如用电结构、需求侧管理、节能减排政策等,并提出了加强典型行业和用户负荷特性的调研等相应建议,为有序用电、需求侧管理以及电网经济运行提供参考。     

电网负荷特性分析与预测

从现状负荷特性数据分析入手,准确把握现状负荷特性的变化趋势,并从工程角度提出新的负荷特性预测算法,简化了负荷特性预测过程,使分析较易推广.以某实际电网为例,预测该电网近期和远期负荷特性的发展趋势,分析了影响该电网负荷特性变化的主要因素,预测结果为该地区电网规划提供了有力依据.     

Load Characteristics Analysis of State Grid

Introduction Analysis and forecast of load characteristics are important aspects in power market analysis and prediction. Correctly mastering grid load characteristics     

基于梯度提升树计及非线性的电力负荷影响因素分析

分析负荷影响因素对电力负荷的影响对于电网调度人员了解负荷特性,提高负荷预测准确度具有重要的意义。针对传统相关性分析方法不能考虑复杂非线性影响的问题,采用先训练负荷预测模型,再分析相关性的思路,提出基于负荷预测模型的相关性分析方法,发现两者之间的非线性相关关系。首先,利用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的非线性建模和特征提取能力训练负荷预测模型。然后,基于预测模型提出采用重要性衡量影响因素对负荷的非线性影响,识别重要影响因素。最后,利用负荷对影响因素的偏依赖量计算各类影响因素变化对负荷变化趋势的非线性影响。采用实际的负荷数据进行验证,并与皮尔逊相关系数法进行对比。实验结果表明该方法能够有效识别影响负荷的重要因素,并能够发现各类因素和负荷之间的非线性关系。