各种因素影响下的居民夏季用电状况分析

根据北京供电公司夏季降温负荷研究课题的需要，利用城八区1000户居民家庭夏季用电状况抽样调查的数据，采用SPSS软件，对在不同影响因素作用时，居民夏季平均用电水平和空调拥有水平进行了分组分析，以了解在各种分组状况下的差异性，并依据统计学中的均值检验方法，x2检测方法，了解这些影响因子与反映居民夏季用电状况的变量之间的关系，这为制订居民夏季用电管理措施，做好居民用电负荷预测提供了决策依据。     

居民用户需求响应行为影响因素辨识与响应特性提取

制定基于分时电价的需求响应激励策略需要充分掌握居民用户的用电特性。针对此问题,该文建立了基于蒙特卡洛方法的需求响应行为影响因素评估模型,基于此模型分析居民用户用电数据和调查问卷,得到了居民用户需求响应行为的主要影响因素。基于主成分分析和逐步线性回归建立了用电设备负荷曲线提取算法,剥离了与需求响应行为有较强相关性用电设备负荷曲线,提取了居民用户对分时电价机制的响应特性。与测量数据的对比表明,负荷曲线提取算法是准确和有效的。基于负荷曲线提取算法分析分时电价机制下负荷曲线的演变特性,可为峰时电价制定、需求响应等提供有效的数据支撑。     

居民用电负荷超短期预测研究

负荷预测是电力系统安全运行的基础，而由于居民用电负荷的随机性和波动性，可能会影响电力系统的正常运行与维护，因此准确预测居民用电负荷为电网的实时调度提供了有利指导。提出了一种基于长短时记忆型循环神经网络的居民用电负荷超短期预测方法，利用该方法的“记忆”特性挖掘负荷数据间的关联特性，建立了基于基于长短时记忆网络的居民用电负荷超短期预测模型，并和双层前馈神经网络模型仿真结果相对比，其基于长短时记忆网络的预测结果精度更高，验证了模型的有效性。     

几种灰色模型用于电力消费中期预测研究

根据三类产业与居民生活用电量在用电方式、用电增长趋势等方面的不同特点,对灰色ＧＭ（１,１）模型、改进的ＧＭ（１,３）模型以及关联多因子模型在地区用电量和最高用电负荷预测中的应用做了初步研究。以上海市１９９０～１９９８年的电力资料和经济资料为基础,应用几中灰色模型对三类产业用电量、居民生活用电量及最高用电负荷进行了预测,并将几种模型的预测 结果进行了比较。结果表明,不同模型适用于不同特点的电力消费预     

南京市夏季气温敏感负荷研究

通过大量的市场调研，针对1996年～2000年南京市夏季供电负荷及气象数据，主要分析了构成负荷快速增长部分的气温敏感负荷特性及其变化规律。认为：影响气温敏感负荷变化规律的主要因素是夏季的类型与宏观的经济形式，南京市的居民用电负荷对该部分负荷影响较大，人们生活舒适度的提高使得敏感点逐年略有下降。     

基于负荷分解的居民差异化用电行为特性分析

针对智能电网建设过程中需要准确掌握居民用电特性的要求,将居民负荷分解为基本负荷和季节性负荷。基于自适应模糊c均值算法,分别对居民日基本负荷和夏季降温设备日负荷进行聚类分析。根据分类结果进行负荷特性分析,并在此基础上提出一种用户分类的方法,实现对居民用电行为特性的差异化分析。实验结果表明,基于该分类方法能够准确地描述用户用电行为特性,为需求响应如峰时电价制定、错峰管理、负荷调控等提供了有效的数据支撑。     

变化气候模式下夏季制冷用电耗能负荷影响因素分析

气象条件是影响夏季高温时段用电负荷需求的重要因素。气候模式和城市微气象条件的变化明显地改变了季节性和夏季昼夜温度分布,相应地改变了电力制冷负荷需求,对电力系统的可靠运行有突出影响。为研究长时间尺度上气候模式变化和城市微气象条件这两种同时并存的影响因素对夏季制冷用电耗能的影响,选择城区人口不足5万的江陵与武汉进行对比分析。利用该两地区1980年以来的地面气象观测数据,结合制冷日和制冷度日等气象指标和对电网制冷用电负荷有突出影响的超35℃高温日及高温日昼夜温差等指标,对比分析了气候模式和城市微气象条件的改变对夏季电力制冷负荷的影响。     

芜湖地区空调负荷预测与建模

夏季空调负荷在总用电负荷中所占的比重越来越大,是产生峰谷差的重要因素。该负荷主要由行政事业、商业以及居民负荷等三部分组成。本研究统计分析大量行政事业、商业电量、负荷等基础数据,统计分析得出芜湖地区夏季空调负荷、行业空调负荷占比以及最大负荷利用小时数等参数,进而得出夏季居民空调负荷;基于SPSS软件,通过人口、人均可支配收入、修正温度与夏季空调负荷的数学关系建立三元一次线性回归模型,可准确预测未来1~5年夏季空调负荷。利用温度与居民空调负荷的关系,建立短期负荷预测模型,结合天气预报,可预测未来数天居民空调负荷。     

基于智慧能源视角影响北京市电力需求的灰色关联分析

电力需求变化受各种因素的影响,对于智慧能源建设需要深入分析各种因素的未来趋势及对用电需求的影响。运用灰色关联方法对影响北京市用电需求量的宏观因素进行了分析,选取可以反映北京市经济、社会、科学、文化水平的指标,利用2002—2014年的年度数据计算影响因素与全社会用电量之间的绝对关联度、相对关联以及综合关联度,并进行排序分析。结果表明：相比经济、社会、文化因素,科技因素与社会用电需求的关系最为显著。     

南京市居民夏季用电负荷特性分析

随着经济的发展,居民用电在全社会用电中的比重不断提高,降温负荷逐年增大,本文根据近年来居民住宅监测点的数据,研究分析了南京市居民夏季用电的负荷特性,得出日最高负荷随温度变化的数学模型,提出了居民用电市场发展的一些建议.     

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。     

夏季日峰荷与有效温度的灰色建模及灵敏度分析

为了深入了解夏季日峰荷与气象因素之间的关系,定量掌握夏季气象因素对日峰荷的影响,作者首次提出用人体舒适度作为综合气象指标来反映夏季气象因素对日峰荷的影响.对2000年北京市夏季日峰荷与人体舒适度、日平均温度进行的灰色关联分析的结果表明:有效温度是对夏季日峰荷影响最大的关联变量.在此基础上建立了夏季日峰荷与有效温度的灰色GM(1,1)模型,并进行了单位有效温度的变化引起日峰荷增量变化的灵敏度分析,为电力部门在制定夏季运行方式或电力需求计划时,如何确定解释变量、定量地掌握夏季日峰荷随气象因素变化的规律提供了理论依据.     

夏季日峰荷与人体舒适度的灰色关联分析

为了深入了解夏季日峰荷与气象因素之间的关系,首次提出了运用人体舒适度作为气象因子以分析它对夏季日峰荷的影响,并以2000年北京市夏季日峰荷、气象因子(温度、湿度、风速等)数据为分析基础,运用灰色理论的关联分析方法,分别计算了2000年北京市夏季日峰荷与日平均温度、人体舒适度参数的关联度,得出了北京地区夏季日峰荷,在芒种至立秋期间,与人体舒适度关联较之与温度参数的关联更为密切的结论,从而为电力运行部门、计划部门在制定夏季日峰荷运行方式或电力需求计划时确定合适的解释变量提供了充分的理论依据。     

影响锂离子电池SOC因素的灰色关联分析*

为定量分析电流、开路电压、环境温度等因素对电池荷电状态(SOC)变化率的影响,提出采用灰色理论中的灰色关联分析方法确定各个因素与SOC的灰色关联度(r)。通过建立灰色关联分析模型分析锂离子电池在不同工况下放电实验数据,确定上述因素对SOC灰色关联度,实验结果表明:放电电流对电池SOC影响最为显著(r=0.869 0),其次为开路电压(r=0.600 5),环境温度影响最小(r=0.583 1)。试验结果验证了灰色关联分析模型可定量给出每种因素的影响程度,该研究可为优化SOC预测模型和进一步提高电池SOC估算精度提供理论依据。     

600 MW直接空冷凝汽器的度夏与防冻能力探讨

根据大型直接空冷电厂的设计经验,对直接空冷凝汽器防冻能力和度夏能力提出看法。直接空冷系统的度夏能力在设计时应综合考虑7个因素,其中的外界环境因素主要是风和污垢。在系统度夏能力上,空冷面积和风机通风能力的选择起到主导作用,可采取7种措施。直接空冷系统的防冻能力在设计时要考虑4个因素。采取的设计措施包括使用更具有防冻性能的管束、采用逆流空冷凝汽器等9种不同方式。     

短期负荷预测中考虑夏季气温累积效应的方法

由于气象因素对负荷的影响较大,在短期负荷预测中需合理考虑气象因素的影响。气温累积效应是夏季气象因素影响负荷的重要现象,是指待预测日之前若干日的气温对待预测日的负荷具有比较明显的影响,持续高温情况下影响尤其明显。对大量气象数据的分析表明,在不同条件下,累积效应的强度不同,对负荷的影响程度也不同。据此,提出了用离散的累积系数和温度修正公式来反映累积效应强度的方法,考虑了各种影响累积效应强度的因素,如待预测日的气温、高温持续天数等。实例表明,所提出的方法比较准确地反映了累积效应对负荷的影响。     

电力客户故障报修诉求与气象因素的灰色关联分析

针对由自然灾害引发的电网故障事件频发的实际情况,文中依托95598客户服务系统电力客户故障报修和气象数据,基于灰色关联方法构建了故障报修与气象因素间的关联度计算模型。以冀北地区故障报修较多的霸州市为例,计算了故障报修量和气象因素间的关联度,明确了各气象因素对故障报修量的影响程度。文中还研究了时间和地域对上述关联性的影响。研究结果表明文中构建的关联性分析模型可定量衡量各气象因素对故障报修的影响程度,其结果可为企业维修方案的制定、灾害预警等决策提供科学的依据和指导。     

基于改进熵权-灰色关联法的配电网可靠性影响因素分析

为克服不同影响因素权重相近的缺点,将改进的熵权算法引入到灰色关联分析算法,求得配电网各影响因素合理的权重值,以提高其评价的客观性。使用改进熵权-灰色关联分析算法,求得供电区域可靠性指标与各影响因素之间的关联度。实验中,对四个供电区域的数据,采用所提方法得到了不同供电区域影响供电可靠性的主要因素,并与灰色关联分析算法所得结果进行比较。实验结果表明,所提方法可有效获得各影响因素的关联度,从而确定某供电区域中对供电可靠性产生显著影响的关键因素。     

基于灰色关联分析与人工神经网络算法的节假日负荷预测研究

为了提高广东茂名地区负荷预测的准确率,在分析影响负荷预测因素的基础上,采用灰色关联分析选取主要影响因素,然后运用BP神经网络算法对节假日的负荷进行预测,预测日的负荷预测曲线与历史负荷值曲线对比结果证明了本文所提方法的有效性。     

市场条件下电力客户欠费预警模型

事先预知电力客户欠费的可能性,变事后管理模式为事前管理模式,可有效减少电力公司在营销过程中,因电费可能被拖欠而引发的经营风险。在对实际电力客户欠费原因分析的基础上,找出导致电费拖欠的主要因素,分析它们之间的关系,建立基于电力客户欠费特征变量的灰色系统预警模型,并采用灰色聚类算法,对预测出来的表征电力客户欠费特征的数据进行分类判断,从而可事先清楚该客户的类别,为电力公司从营销角度细分客户市场,制定不同的信用管理对策提供依据。