广州电网负荷特性分析

"十五"期间广州地区电网最大负荷持续快速增长,峰谷差逐年增大,高峰时段和电力设备检修季节电力供应紧张,给电网安全运行带来很大威胁,也给电力负荷分析预测、电网规划计划工作带来许多困难.本文在积累和分析大量负荷特性数据的基础上,第一次较伞面、完整地摸清了广州电网负荷的变化规律及发展趋势.深入分析了气温对负荷的影响,提出温度敏感点的概念,计算出广州降温负荷的比重,对电力最高负荷的短期预测有较强的指导作用.文中给出的广州电网负荷特性值有较高的可信度,将为电网规划及调度计算电网年最大负荷提供有力的依据.     

上海电网负荷结构分析及特性预测

认为产业、居民负荷的差异及其用电结构的变化造成了电网负荷特性的变化.对上海电网第一、二、三产业和居民生活用电负荷进行了分析对比,预测了上海电网"十一五"期间电力电量需求和负荷特性,并就改善上海电网负荷特性,提高系统运行效益提出了建议.     

泰州电网负荷特性分析及负荷预测

随着地区经济的发展,泰州市大型、特大型企业日渐增多,用电负荷、电网规模不断增长与扩大.文中在分析泰州地区负荷特性分析的基础上,对如何做好泰州电网负荷预测工作展开讨论,针对影响负荷预测准确性的主要影响因素进行了详细分析,并对如何进一步提高负荷预测的准确性提出了解决办法.     

城市电网规划中负荷同时率的选择技术研究

负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数.首先介绍了电力系统现状负荷同时率的影响因素以及现状负荷同时率计算分析方法,并且计算出了各级负荷同时率,由此分析了在缺少部分低压数据时综合负荷同时率的准确性;其次结合空间负荷预测以及负荷特性,提出了在城市电网规划中规划负荷同时率的计算分析方法.     

基于分位数回归的电力负荷特性预测面板数据模型

综合考虑电力负荷的时空特性,结合国外典型大电网地区负荷特性变化规律,构建电力负荷特性指标面板预测模型,引入分位数回归理论,与国外典型大电网地区进行对比,对样本地区与国外典型大电网地区不同分位数下负荷特性指标变化规律进行横纵方向分析对比。最后,通过对中国南方某地区电网负荷特性指标的预测,验证了模型的正确性与算法的有效性,为负荷特性预测提供了新思路。     

汕头电网负荷特性分析与预测

以汕头电网的负荷数据为例,用统计学的方法对季节性负荷特点及典型日负荷特性进行分析,进一步预测汕头输电网近、远期负荷的发展趋势,指出了影响汕头电网负荷及负荷特性的主要因素.预测结果表明宜在汕头500 kV变电站的主变压器安装有载调压开关.     

新型电力系统形势下基于负荷特性的负荷预测研究

电力负荷预测是电网规划工作的基础,随着对电力系统进行精益化管理要求的提出,特别是在电网规划中, 多元负荷预测成为重要的研究课题,对负荷在空间及时间上的分布预测提出了更高的要求.目前,用电形式更加多样化,除了常规负荷外,电动汽车、５G基站及港口岸电等新兴负荷发展也十分迅猛,传统的负荷预测已不能满足规划需求.现在通过负荷特性分析得到典型用户曲线,常规负荷曲线叠加新兴负荷曲线等于总负荷曲线.     

基于改进相似日的超短期负荷预测法

在充分掌握上海电网负荷特性之后,针对上海市调AGC控制要求,提出一种基于改进相似日的超短期负荷预测方法.该法利用相似日的每两点负荷变化值相似,依概率预测未来负荷变化趋势,能准确计算未来5 min负荷值.通过算例结果分析可知,该法预测误差较好,具有较强的适应性.     

江西省电力负荷特性分析

根据江西电网负荷及负荷特性现状,对负荷特性变化趋势及影响因素进行了分析。     

提高电网短期负荷预测精度的研究

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型.这些措施在珠海电网中应...     

广西电网负荷特性分析与预测

为准确把握广西负荷特性及其发展趋势,满足广西经济社会发展的用电需求,需对广西电网负荷特性进行研究。通过全面调查、分析广西电网统调、非统调以及各行业用户历史数据,分别采用叠加、剔除、还原等方法对历史曲线进行处理,分析负荷特性参数变化发展的规律,并结合广西用电结构预测,分别采用历史年负荷曲线修改法和典型日负荷曲线修改法预测广西年负荷曲线和日负荷曲线。基于历史典型曲线和未来用电结构变化预测所得的广西全社会负荷特性参数,2015年基本维持不变,2020年呈下降趋势。负荷特性预测结果可为广西电网规划研究、运行分析提供参考。     

典型居民温控负荷建模及聚合特性研究

智能电网的发展为温控负荷参与电网调度提供硬件支撑。为研究温控负荷为电网提供负荷调度的容量特性,首先根据居民典型温控负荷的工作特性,建立可准确描述单个温控负荷工作原理的物理模型,并在此基础上通过核平滑技术建立了小区温控负荷的聚合模型,进而求得聚合负荷功率需求与相关参数的变化特性。最后对小区温控负荷的可调度容量做了相关特性分析,算例结果验证了所述方法的有效性。     

基于时空特征变量数据分析的共享汽车充电负荷预测方法

共享汽车大规模应用将会给电网运行和充电设施规划带来新的挑战。目前对共享汽车充电负荷的预测方法研究不够深入,为此提出了一种基于时空特征变量数据分析的共享汽车负荷预测方法。通过数据挖掘,构建了由时空特征变量支撑的二维动态交通行为模型。为了探讨共享汽车连续充电与集中充电的特性,设定了连续充电和集中充电2种充电情形,以此构建充电行为模型。通过蒙特卡洛法模拟共享汽车的交通-充电行为,计算得到不同时间、不同区域下共享汽车充电负荷的预测结果,并分析负荷对电网的影响。仿真分析结果表明,交互影响的时空特征变量能够合理描述共享汽车时空二维不确定变化的特点,所提方法能对随机分散的共享汽车充电负荷做出科学预测,为电网及用户共享汽车负荷管理策略的制定提供有效的依据。     

电力负荷混沌动力特性及其短期预测

根据非线性动力系统理论进行负荷建模和预测,并将预测精度作为一种辨识工具,用于分析电力负荷变化的动力特性。分析结果表明,可将负荷的变化特性描述为低维混沌系统。根据负荷的混沌特性及一步向前预测的精度提出一种优选重构参数的方法,并采用基于相空间重构的加权一阶局域法多步预测模型进行了负荷预测。相空间模型能识别负荷序列的内部特性并进行预测,因此是分析和预测负荷的有效工具。     

重庆地区电力负荷特性及其影响因素分析

研究电力负荷变化特性和规律对提高短期负荷预测精度具有重要意义。根据重庆地区近年来收集的历史负荷数据和气象数据等相关信息,分析了年最大和最小负荷及典型日负荷曲线的变化规律,研究了该地区的负荷特性与主要影响因素之间的相互关系,并针对重庆地域特点,分析了各主要影响因素对该地区负荷的影响程度和主要影响时段。研究结果表明,目前温度、降雨量和节假日对重庆地区电力负荷的影响较大,可为研究重庆地区电力短期负荷预测方法和分析未来智能电网的负荷特性提供理论依据。     

基于改进型遗传算法的混沌神经网络在电力负荷预测的应用

通过对陕西省省网历史负荷数据进行混沌特性分析,重构系统相空间,并计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列具有混沌特性,从而采用混沌神经网络对该时间序列进行短期负荷预测。神经网络模型采用改进型遗传算法对权值和阈值进行学习和训练,优化神经网络权重,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和神经网络的局部搜索性能。然后采用该网络进行预测,预测结果表明:该模型预测算法优于纯BP网络方法的预测结果,较大地提高了预测精度。     

相空间重构和SVR耦合的短期电力负荷预测

电力系统的短期负荷预测精度对智能电网安全运行有着重要影响,其中预测精度和训练步数至关重要,目前当地气象因素逐渐成为负荷预测中的关注点。以某市短期电力负荷为研究对象,建立了考虑日特征相关因素的支持向量回归机短期电力负荷预测模型,随后对某市考虑气象及日期类型的电力负荷做出预测。研究表明:利用考虑实时气象因素的SVR预测模型对短期电力负荷进行预测精度较高;考虑气象及日期类型的预测误差比不考虑气象及日期的预测误差小;嵌入维数和时间延迟对负荷预测模型精度具有重要影响。     

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。     

母线负荷预测的实用算法

母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过Matlab对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。