分步预测法在省级电网短期负荷预测中的应用

各地市负荷特性千差万别,单纯的利用省端历史负荷数据以及全省综合气象要素进行预测会产生较大误差,故提出一种分步预测的短期负荷预测方法。在分析省调负荷的组成以及不同类型地区负荷预测方法的基础上,通过查找网损相似日和厂用电率,利用下级电网上报的计划负荷对网损和厂用电进行有效预测,进而得到次日全省发电计划。分析表明,该方法能充分反映省调负荷各组成成分的变化情况,一定程度上提高了省调负荷预测准确率。通过南方某省短期负荷预测系统的实际应用证明了所提出方法的有效性。     

间接预测法在母线负荷预测中的应用

为避免220kV母线供电区域内负荷转供、停电以及小电源等因素对母线负荷预测的不利影响,提出了一种间接预测母线负荷的方法。首先把母线下网负荷转换成该母线供电区域内的理想用电负荷,再将该理想用电负荷作为历史负荷数据采用系统负荷预测的算法进行预测得到初步预测结果,同时获取待预测日各种影响因素的值,初步预测结果剔除各种影响因素...     

12种农药对油茶炭疽菌的室内毒力测定

[目的]通过室内试验筛选出可有效防治油茶炭疽病的药剂。[方法]采用菌丝生长速率法测定了12种杀菌剂对油茶炭疽病的抑菌作用,并得到了12个毒力回归方程及抑制有效中浓度(EC50)。[结果]12种杀菌剂对油茶炭疽病病原菌的毒力最强的为10%苯醚甲环唑WG,EC50值为47.8630 mg/L;21%硅唑多菌灵SC、25%咪酰胺EC次之,EC50值分别为97.7232、125.8925 mg/L;100%硫酸铜结晶和70%代森锰锌WP的毒力最差。[结论]10%苯醚甲环唑WG、21%硅唑多菌灵SC以及25%咪酰胺EC均可有效抑制油茶炭疽病菌的生长,可进一步用于田间试验。     

使用改进混沌神经网络的母线负荷预测

针对母线负荷非线性、冲击性波动、有较多“毛刺”、含有较多坏数据等特点,提出一种基于小波变换和混沌神经网络的母线负荷预测方法。该方法通过消除坏数据和噪声对负荷混沌特性分析的影响,能有效提高母线负荷预测的精度。首先对历史数据进行改进的小波阈值去噪,然后对其进行混沌特性分析,重构相空间形成训练样本．最后采用改进的混沌学习算法对网络进行训练,通过对某省某地220kV母线负荷算例分析,显示该方法能显著提高母线负荷预测的精度。     

基于改进灰色模型与综合气象因素的母线负荷预测

针对母线负荷与系统负荷的差异——母线负荷基数小、易受气象要素变化影响等,为了充分考虑气象要素、日类型、小电源等因素对母线负荷预测的影响,提出了一种利用指数加权法来处理原始数据的改进灰色模型。以预测日的日类型与综合气象要素为依据,将其模糊化为日特征向量,采用灰色关联度来选择最优相似日,作为改进灰色模型的原始序列进行预测,...     

湘潭地区负荷特性分析

根据湘潭地区历史负荷及气象等相关资料,研究分析了该地区的负荷特性,对负荷的各种影响因素进行了量化分析,重点对气象敏感负荷和大用户对地区负荷的影响进行了分析,分析结果有利于提高短期负荷预测准确率,为电力负荷紧张期间的负荷调控与合理分配提供了有力的依据.     

面向精益化安全校核的精细化母线负荷预测

为了提高电网安全校核的精益化管理水平,从基础性的母线负荷预测精细化研究入手。阐述了安全校核工作流程和精细化母线负荷预测流程。以精细化的母线分类为基础,采用差分演化模拟退火模型,克服了传统聚类模型易陷入局部收敛的缺点。以切合安全校核的简便化方法规避坏数据。通过地区负荷预测修正法为主的精细化修正,减小初次预测的粗糙度,采用一种自适应性概率权重组合预测模型,改善了预测精度不稳定的状况。实验结果表明,该流程的预测水平满足安全校核的要求。