GIS信息一体化平台在配电网规划与辅助设计方面的应用和研究

配电网是电力系统中的重要组成部分，配电网规划过程中必须保证布局合理、经济优质。在计算机技术的不断发展的过程中，人工智能方法的应用加快了地理信息系统（GIS）的发展，为配电网规划奠定了坚实的基础。本文以GIS为基础，构建配电网规划方案，提出辅助设计理论，提出系统实现建议。     

基于支持向量机的短期负荷预测

提出一种基于支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,将SVM引入短期负荷预测,通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的计算速度和较好的预测精度,利用佛山地区的历史负荷作为训练数据,结果证明了该方法能在一定程度上提高电力负荷的预测精度。     

基于加和比例分配算法的中长期电量预测改进方法

针对中长期电量预测工作中,年度、季度、月度预测结果不统一,以及1、2月供电量因受春节影响而导致预测误差较大的问题,提出了基于加和比例分配算法的电量预测改进方法。加和比例分配算法包括季度加和算法和比例分配算法2部分。首先利用组合预测算法对季度电量数据序列进行预测;然后利用季度加和算法对季度预测值进行加和得到年度预测值;接着利用比例分配算法对季度预测值进行分解,得到月度预测值,从而得到年度、季度、月度的统一预测结果。最后利用某供电局的实际供电量数据对该方法进行校验,结果证明该方法不仅能够得到统一的预测结果,且其预测精度较普通方法更高。     

联合灰色模型和神经网络的短期电力负荷预测

电力负荷受温度、湿度等因素影响,因而呈现出典型的非线性和随机性特征,传统单一模型存在预测精度低,泛化能力弱等问题,为此提出一种联合灰色模型(Grey Model,GM)和BP神经网络的组合模型实现对短期电力负荷的高精度预测.GM在小样本、贫信息条件下具有较强的预测能力,但是面对非线性问题时表现不佳,而BP神经网络具有强...     

基于车-储联调的电动公交能源综合系统控制策略

在双碳大背景下,大容量的电动公交大量并网充电,充电负荷的峰峰叠加给难以及时升级的城市电网带来重大的重过载运行风险。针对此问题,本文考虑电动营运车辆的社会服务性质及充电场景,首先提出光伏、储能、充电设施一体化的电动公交能源综合系统（electric bus energy integrated system,EBEIS）概念,分析EBEIS运行模式、相关主体关系及能量信息流向。然后,以EBEIS能源交换率最小为优化目标,以EBEIS光-储限制和电动公交运营状态为约束,构建了电动公交车-储能联合优化运行模型。最后,通过仿真算例验证了本文所提策略的有效性,EBEIS高度能源自给降低了配电网重过载运行风险、提升了电网运行效益,并在保证交通系统正常运行状态的同时降低运营成本。