配电线路线损管理系统的应用及功能完善

通过分析营销配电线损管理系统应用现状,发现线损管理系统功能及系统应用过程中存在供电量和售电量调整不规范、调整电量方式未控制、调整电量未参与对网线损统计、未与综合线损统计同步等问题,提出规范调整供电量行为、严格控制调整电量的方式、设置调整电量参与对网线损统计等完善措施以解决问题。     

线损率波动原因分析及实用化改进方法

受不对应电量的影响,供电企业的统计线损会呈现一定波动,不仅使得月度线损分析及预测缺乏指导意义,也造成各项降损管理和技术措施难以决策。通过分析发现,影响线损率波动的主要原因为两个方面:一是各单位供电量和售电量的抄表时间相差较大;二是受大、小月日历时间差影响,造成供、售电量统计区间不一致。对此,提出了基于集中日的不对应分析方法,消除不对应电量的影响。经过实际算例验证,该方法大幅提高了统计线损的准确性,具有较强的实用价值。     

基于大数据下的配网同期线损监测分析

正长期以来,由于10千伏配网供售统计不同期、线损涉及专业多、统计复杂等因素,导致线损统计不精确、波动大、无法真实反映实际线损等问题长期存在。同期线损是指线损计算中供售电量使用同一时刻电量的计算方法。受传统抄表限制,供售电量不能同步发行,导致线损率月度间剧烈波动,掩盖了线损管理中存在的问题,降低了其在供电企业管理中本应发挥的监控、指导作用。本文主要从线损专业管理部门之外的监测角度,探讨如何通过研发应用配网线损在线监测工     

供电局短期负荷预测的应用研究

通过分析供电局线损数据各构成电量之间的趋势关系,提出了基于不同电压等级的分类售电量预测法,并建立相应的数学模型,应用于实例。     

线损信息化统计中数据质量管控机制及实现

为准确掌握线损真实状况,利用计算机监控和信息管理技术,通过供售电量全自动采集和设备台账维护评估等手段,实现电网线损信息化统计中数据质量管控。通过建立线损信息化管理统一数据平台,运用电量非法数据柔性处理、数据核实与追溯修正等方法,建立了电网线损电量数据和电网设备台账数据的管控机制。实践证明,能够显著提升设备台账匹配率与电量自动采集率。     

计及峰谷分时的配电线路同期月线损预测方法及应用

提出了一种计及峰谷分时的配电线路同期月线损预测方法。该方法首先采用X12-ARIMA方法对台区和高压用户的月尖峰平谷售电量分别进行预测;然后采用非线性最小二乘法建立台区历史月售电量与历史月线损的关联模型对台区线损进行预测,进而得到台区关口供电量;最后根据高压用户月售电量预测结果和台区关口供电量通过前推回代方法得到主线路线损,将台区线损与主线路线损相加得到配电线路同期月线损预测值,并通过实际算例验证了方法的正确性和有效性。     

云南电网跨层级输送电量计算方法

通过深入分析线损四分数据之间的逻辑关系,以全网线损四分数据和购售电量数据为基础,提出一种新的计算方法。该方法通过线损分压相关公式推导得出电量计算数学模型,利用该模型能准确的计算出电网跨层级输送电量,从而为科学测算云南输配电成本奠定基础。     

省级电网一体化全电量采集系统的设计与应用

节能降损工作对国民经济有着非常重大的意义,而为实现准确的线损计算,采集和计算所有电力设备的供售电量数据,是推行节能降损的必经途径。设计了省级电网一体化全电量采集系统,通过打通所有电压等级、区域的采集系统,实现省内各级电网范围内关口电量数据的分时段、全覆盖、全采集,用全网同期电量数据计算分析各电压等级线损,解决现有应用中区域间、不同电压等级间的采集系统无法实现互联互通的问题。通过在山东省级电网一体化全电量采集系统中应用,实践证明,该系统能够实现网损分析的多维度统计、提高计量采集设备维护效率、促进主网损耗调整至合理范围等有益效果。     

基于图模库一体化的配电网线损管理系统的研制

介绍了一种适应于现代配电网的线损管理系统,该系统基于图模库一体化的平台开发,将线损理论计算和统计计算、报表管理及指标管理、线损分析集成于一体,给出了系统总体设计图。线损管理的数据包括电网的结构数据、运行数据和电量数据。在使用电量数据计算线损时,提出将负荷进行分类,按负荷类型进行计算,以减少平均功率对线损计算的影响。配电网线损管理系统共有7个模块,包括数据库、外部系统接口、图形系统、网络拓扑、线损计算、线损分析及报表,可对高、中、低压配电网中各类设备的电能损耗进行离线/在线计算和分析,能有效提高数据的精确性和工作效率。     

利用实时监控系统计算实际线损的研究与实践

如果各方面没有严格地按综合误差的要求管理,所得统计线损率的准确性一般较差。由于ＰＴ、ＣＴ、电能表等元件误差的存在,在购、售电量相减后,线损率有可能被放大或缩小。并且这种误差随着着电压等级的则增加。在１０ｋＶ网损中,由于其布点广,管理起来复杂,即使不包括偷、漏电量,其统计线的真实性也较差。用计算方法把电网每一元件的损耗相加得到的总损耗量再被购电量相除的所谓理论线损计算可以避免上述缺点,但在理论线损计     

基于多维特征分析的月用电量精准预测研究

用户用电量的精准预测是智能配用电大数据应用和发展的关键之一。区别于传统的基于行业分类的预测办法,提出基于大数据挖掘技术的用户用电多维度特征识别,以及在此基础上的精准用电量预测方法。基于海量多用户用电特性,建立多维度用电特征评价指标体系。对用户用电特性空间进行聚类和分析,挖掘和识别用电模式。在不同的用电模式下,分别建立用电量时间序列预测模型,避免用电模式差异对预测算法准确性造成的不利影响。该方法适用于大数据平台的分析与处理,算例分析结果表明其相比以往方法能显著提高预测精度和稳定性。     

应用于月度用电量预测的小波分析法

月度用电量预测是中期负荷预测的主要内容,也是制定月度发电规划的基础。文中以美国亚利桑那州为例,采用小波分析法,首先使用小波变换获得若干个采样点减少一半的小波系数;然后分别对各系数插零、重构,恢复到原数据的长度;最后采用RBF神经网络对恢复长度的各系数进行预测。该方法将月度用电量的时间序列分解成趋势项和波动项,分别进行预测,提高了预测精度。     

基于机器学习的电力大客户群体月度售电量预测研究

精确的售电量预测对于电力公司合理安排供电计划、科学优化电力资源配置、提高用电管理效率、节约能源降低消耗等方面具有积极作用,电力公司也一直致力于研究售电量、售电收入的变化规律。随着预测技术的不断发展,关于售电量预测的理论以及方法已有很多,但每一种单一预测模型只能从某一方面刻画数据序列的规律,都只能反映序列的部分信息,因此文中提出了一种综合时间序列分析方法以及多种机器学习算法的电力大客户群体月度售电量预测方法,最大程度地利用现有信息,并对某省总售电量的实例进行检验,结果显示,组合预测模型的误差小于多数单一预测模型的误差,有利于提高预测模型的精度,并且预测较为稳定。     

电网线损实时监测分析管理系统的开发与应用

电网线损实时监测分析管理系统利用变电站电量远方抄表系统、营销信息管理系统、负荷管理系统中的实时电量数据资源,通过二次开发,可自动计算电网统计线损率。该系统主要功能有:计算各级电网分压、分区、分线线损率;实时监测母线电量不平衡率等指标;对电网的各类电量与线损率统计数据进行查询及分析;动态生成电网线损拓扑图形,直观的显示出电网线损分布情况。该系统采用灵活的统计关系设定方法,可适用于不同的电网结构和管理模式。该系统投运后效果明显,可实现全陕西电网电力发、输、供、配、用各环节中电量与线损率的全过程自动统计与监测,帮助工作人员及时发现管理中存在的问题,提高线损管理水平。     

月度用电量灰色预测改进模型

灰色模型是年度电量预测的有效方法。引入季节指数平滑法改进灰色模型,使其更适合具有季节周期性的月度用电量预测;并提出了一种基于马尔科夫过程的残差修正法,以提高月度电量预测的准确率。最后,以某市月度用电量进行实际预测为例,通过与其他模型的比较,验证了改进模型在月度用电量预测中的有效性。     

基于多层分解——累加原理的城市综合体月度用电量预测方法

由于存在严重的模型过拟合问题,传统的城市综合体月度用电量单步预测方法往往不能提供准确的预测结果。提出一种基于多层分解-累加原理的城市综合体月度用电量预测方法。该方法首先将城市综合体内部负荷根据其负荷特性细分为3类;然后,针对每一类型的负荷搜集其历史小时用电量数据,并根据数据的星期标签再次分解,以提高多步预测模型的预测精度;接着,使用改进的经验模态分解(improved empirical mode decomposition, IEMD),将用电量序列中不同尺度的波动和趋势特性分离开来,并利用极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法对分解后的各分量分别建立对应的多步预测模型;最后将预测结果逐层累加得到月度用电量预测结果。研究结果表明,文章提出的方法能够有效地捕捉城市综合体用电量变化规律,其预测误差精度比传统方法提升了18.2%~34.9%。     

基于协整-格兰杰因果检验和季节分解的中期负荷预测

近年来,随着国民经济的转型,中国的经济结构发生了较大的变化,仅仅依靠电力负荷历史数据进行负荷电量预测会造成较大的误差。为解决传统负荷预测方法对于经济、气象等因素考虑不足的问题,提出了一种可以计及经济与气象等因素影响的中期负荷电量预测方法。首先利用季节分解将历史月度用电量分解为长期趋势及循环分量、季节分量以及不规则分量;并以计量经济学中的协整检验以及格兰杰因果检验分析经济因素与用电量长期趋势及循环分量的关系,确定影响该部分电量预测的关键性指标;基于电量、气象以及经济数据,对各个分量利用支持向量机分别进行预测并综合得到月度电量总量预测值;最后通过算例分析了方法的有效性与可行性。     

基于小波分析和灰色模型的用电量预测

月度用电量同时具有增长性和季节波动性的二重趋势,针对月度用电量的这一变化特点,提出了一种基于小波分析和灰色预测模型的用电量预测方法,同时考虑春节影响因素,结合移位修正法对1月份和2月份的用电量进行修正。经过实例分析和计算,结果表明该方法有较高的预测精度,具有较好的适用性和可行性。     

基于配用电大数据的短期负荷预测

受限于数据信息的不完整和粗粒度,短期网供负荷预测的准确率一直难以进一步提升,而配用电信息系统数据的积累和大数据技术的快速发展为开展基于配用大数据的短期负荷预测提供了数据基础和技术支撑。本文首先针对配用电大数据的特征分析了"脏数据"的来源与类型,并提出了相应的数据清洗方法;其次基于大量的历史负荷、电量和气象数据,构建了行业负荷温度影响模型和行业电量节假日影响模型;最后基于上述用电影响模型开展了江苏电网短期网供负荷预测,实际计算结果验证了预测效果的有效性和准确性。     

提高月度售电量预测精度的一种新方法

通过对地区售电量历史数据的研究分析,挖掘出其发展的规律和特点,并创新性地提出了一种月度售电量预测的新疗法该方法在预测某月售电量时,先预测出该月所在季度的季度售电量,再根据占季比和所在季度的季度售电量的预测值,预测出该月的售电量,若该月处于春节影响期将最后给予修正．利用该预测新方法对江苏某市2005年4月至2007年12月的月度售电量进行了预测,预测的平均相对误差为2．35％,顶测精度得到了较大的提高,证明了该预测新方法的准确性和可靠性。