地区电网电力负荷预测分析

电力系统的用电负荷,主要是指电力系统具备的能满足用户用电量需求的发电能力,电力负荷预测是电网规划中的基础工作,是制定电力发展规划的重要依据,是电力系统经济调度中的一项重要内容。现首先对地区电网电力负荷预测的分类和影响因素进行了说明,然后对A地区电网负荷预测进行了详细的分析。     

温度对弹簧负荷的影响

弹簧在较高温度的环境中承受一定的压力,它的承载能力会随着温度的升高而逐渐降低。这个变化直接影响了弹簧的使用性能。通过试验,对弹簧在某一温度时的负荷值同常温负荷值进行比较,经过计算,找出负荷值同温度变化之间的关系,通过对常温弹簧负荷值的调整,使弹簧满足在一定温度下的使用性能。     

廊坊市气象因素对电力负荷的影响分析

统计分析了廊坊市2009年全年的电力负荷特点以及波动的规律性。运用主成分分析和多元线性回归模型,分析了气象因素与电力负荷的相关情况。结果表明：电力负荷的日、季节及年变化都呈现明显的规律性：全年的电量负荷整体呈现增加的趋势,并且有明显的假期效应;日变化呈双峰型分布;电力负荷与气温及相对湿度均呈明显的相关关系;通过逐步回归分析可知,温度和相对湿度在所选择的气象要素中发挥着主要作用。     

基于Transformer模型的电力负荷预测

根据已知的历史用电需求来预测未来的用电需求是电网稳定且经济运行的重要一环。针对现有电力负荷预测方法存在无法准确长期预测的问题,提出一种新的基于Transformer模型的电力负荷预测模型。该方法在循环神经网络可以捕捉用电负荷短期依赖的基础上,通过编码器-解码器结构很好地捕捉了电力负荷的长期依赖特征;通过建立电力负荷数据集,训练得到了具备精准预测能力的Transformer模型。实验结果表明,Transformer模型具有较高的预测精度,随着预测时间巨幅增加,预测误差只出现了微小累积,该模型较好地预测了电力负荷可能出现的波动,且无时滞效应。     

电力负荷预测方法在配网规划中的应用

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。负荷预测的目的是提高电网运行的安全性和经济性。改善输送电能的质量。同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平。确定各规划年用电负荷构成。通过对海盐县电力负荷预测，对预测方法及其在配电网规划的应用进行初步探讨。     

信息论与数据挖掘在电力负荷预测中的应用

介绍了信息论和数据挖掘技术的基本概念,分析了电力负荷预测的现状和存在的问题,提出信息论和数据挖掘在电力负荷预测中应用的必要性和可能的应用层面。     

城市热岛作用下办公建筑冷负荷的影响因素分析

通过对收集布置在天津市市区的5个温度监测点和位于市郊的西青气象站2003年夏季的气象资料进行分析比较。发现天津市区的平均热岛强度在3-5℃左右。利用能耗模拟软件EnergyPlus分析了建筑热敏感性以及夏季室内设计温度不同时城市热岛(UHI)对办公建筑冷负荷的影响。结果表明，敏感建筑加大了热岛对建筑冷负荷的影响，热岛强度每增加1℃，敏感建筑冷负荷增加2．01％，不敏感建筑增加1．6％：而室内设计温度Tn从24℃变化到28℃时，城市热岛对建筑冷负荷的影响更加显著。     

长、短期电力负荷大数据下的智能预测实例分析

电力信息化平台的感知能力与检测精度日益提高,基于电力多维海量数据开展智能算法数据分析与知识挖掘,可高效处理数据,并获取具有指导意义的结论。考虑到不同时期的数据中彼此存在联系,可通过筛选历史时期数据的有效相关信息进行智能算法训练并做出合理预测。通过长、短期记忆网络对实际负荷数据进行预测,验证结果显示,基于长期数据可以较为准确地预测负荷变化情况,平均误差小于5%,对于合理规划电力生产具有一定的指导作用。     

电力负荷与气象因子因果关系分析及预测研究

短期电力负荷预测是电力部门生产调度的重要参考,不同地区影响电力负荷的因素有所不同,因此,为探索电力负荷与气象因子之间的因果关系,以某变电站逐小时电力负荷和气象要素数据为基础,采用格兰杰因果检验分析气象要素与电力负荷的因果关系。采用ADF检验验证气象因子与电力负荷数据的平稳性,将通过ADF检验的平稳性变量进行格兰杰因果检验。结果显示,温度、相对湿度和风速均是电力负荷的格兰杰原因,温度和相对湿度对电力负荷变化的影响是实时的,风速对电力负荷变化的影响具有1 h以上的滞后性。采用灰色关联度和余弦相似度建立综合相似性指标,基于相似日法提出一种短期电力负荷预测模型,以2018—2020年的气象数据和电力负荷数据作为样本库,采用2021年的数据对模型预测准确性进行检验。经验证,模型在天气因子变化不明显或变化缓慢情况下预测准确率为90%以上,可作为电力部门生产调度参考。     

浅析电力负荷管理系统的应用

介绍了电力负荷管理系统的产生背景及在我国的发展状况,重点阐述了系统的结构组成及在我国的实际应用状况,指出了开发电力负荷管理系统可以更好地提高供电企业的管理水平,改善服务质量,增加经济效益。     

基于联机分析与数据挖掘的电力负荷分析系统

为从大量负荷数据中挖掘有价值的知识,运用联机分析和数据挖掘技术构建了一个电力负荷分析系统。该系统在电力负荷立方体基础上,通过选择有效的预测及匹配算法与联机分析有机结合,共同实现了电力负荷的在线预测和相似模式挖掘。重点介绍了该系统的体系结构、功能以及实现的关键技术。实际应用表明,该系统界面友好、交互性强,可在线、灵活和深入地对负荷进行分析,辅助调度员进行决策。     

电力负荷计控器

本文简要介绍三相四线制电力负荷计控器的功能组成,并对其关键技术及实现方法进行阐述。     

专家系统在电力预测负荷中的应用

电力负荷预测是一项重要但又非常复杂的工作．因为它受到大量不确定因素的影响．因此预测过程需要考虑多种因素。为了充分考虑这些因素，文中提出利用专家系统来修正决策树的修正结果。预测过程为先利用决策树建立预测模型，对待测日负荷进行初步预测．然后再结合专家系统中的修正模型对初步结果进行修正，得到最终预测结果。统计分析结果表明该方法满足实用标准，具有有效性和实用性。     

改进灰色模型在电力负荷中的预测分析及实现

深入研究了基于灰色系统理论的电力负荷预测方法,剖析了灰色预测GM(1,1)模型应用的局限性及其改进方法,在对原始数据序列进行插值平滑处理的基础上建立了等维新信息灰色预测模型,并用此方法对某地区的电力负荷进行预测分析,结果表明:模型精度较高,预测误差较小,该方法可以作为电力负荷预测的理想工具。     

基于县域经济发展的电力负荷预测方法

县域电力需求与县域经济的发展密切相关。为了能够客观、全面、科学地对县域电力需求进行预测,提出了一种基于县域经济发展的电力负荷预测方法。所提方法首先采用因子分析法和聚类分析法,对县域经济进行分类和发展预测,然后基于县域经济发展指标采用线性回归方程预测电力电量。以湖北省73个典型县为应用实例,采用历史数据对所提方法的正确性进行了验证,并给出了未来典型年份的县域电力负荷的预测结果。     

神经网络自适应模糊控制在电力负荷预测中的应用

为了能够及时准确地进行电力系统短负荷的预测,采用了将神经网络和自适应模糊控制相结合的预测方法。首先通过神经网络进行负荷预测,然后将自适应模糊控制用于预测结果在线修正中。通过实验,证明了该方法的可行性。     

电力负荷控制系统在电费管理中的应用

电力负荷管理系统自建成以来,由于电力的相对富裕,系统功能建设的出发点--计划用电功能已相对过时.在新的形势下必须进行观念更新与转换,变负荷控制为负荷管理,其内涵与外延相应得到扩大与提升,使电力负荷控制系统继续发挥更大的作用.