电力业扩报装分析预测系统在电力行业的应用与研究

根据市场需求,电力行业对业扩报装分析提出了更高的要求。一方面要求业扩报装工作不断提速,加快转变为企业售电收入,另一方面要求从新装增容客户申请中分析出对企业售电量负荷的影响。原有的电力业扩报装分析预测系统存在分析不科学、缺乏系统的评价方法等问题。为了加强业扩报装分析预测科学管理,就必须开发科学的电力业扩报装分析预测系统。本文主要介绍了一种新的电力业扩报装分析预测系统的设计及应用。通过用电类别、典型行业、地区划分、典型容量等7个功能模块实现远期、近期负荷变化、电量变化及地区负荷、电量增长点统计情况。可以使管理者第一时间了解电量预测、负荷预测等情况,为企业决策提供科学详实的依据。     

基于修正业扩容量曲线的月度电量预测方法

业扩报装容量与用户用电水平具有紧密的联系。本文建立了基于修正业扩容量曲线的月度电量预测方法,使电力企业能够根据用户业扩报装情况准确预测出用户个体以及行业整体的用电趋势。首先,对用户个体的存量电量和各次业扩所产生的电量分量进行分离,并采用生长曲线模型对各电量分量的过渡过程进行拟合;其后,提取得到用户的用电特性指标,并据此对行业整体的月度净用电容量曲线进行修正;最后,对行业月度电量曲线进行季节调整,并针对电量趋势项与修正后的净用电容量以及其他相关因素建立预测模型,进而得到行业月度电量预测值。实例分析表明,修正容量曲线能够有效地降低预测误差,验证了预测方法的有效性和准确性。     

基于负荷分解和灰色理论的电网最大负荷预测

气温和用户业扩报装直接影响电网的最大负荷。通过分析电网的负荷特性和最大负荷影响因素,建立了包括基础负荷分量、最大空调负荷分量和历史报装用户累积释放负荷分量的电网最大负荷预测模型,采用灰色理论对各负荷分量进行预测。算例结果表明,该模型能准确把握气温和用户业扩报装对电网最大负荷的影响程度,有效改善负荷预测精度,为电网的规划和运行提供借鉴。     

基于容量利用特征的行业售电量预测方法研究

为了使电力企业能够从用电根源把握行业整体的用电趋势,引入基于容量利用特征并且考虑了外界经济因素影响的电量预测方法。首先,通过对行业的运行容量进行分离,采用行业不同业扩报装类型生长曲线还原真正的存量容量。再提取行业利用小时数,应用相关系数法和K-L信息量法对影响行业利用特征的外在因素进行辨识,确定主导因素指标。最后,创建基于容量利用特征的电量预测方法,基于存量产生电量和业扩增量产生电量形成对行业的预测模型。实证分析表明,这种方法能有效地提高预测精度。     

基于深度优先遍历的配电网可开放容量分析和业扩报装决策

针对当前配电网可开放容量计算粗略、业扩报装依赖人工经验、未能有效发挥数据赋能决策的问题，将可开放容量与业扩报装分析相结合，提出基于深度优先遍历的配电网可开放容量计算和业扩报装优化决策方法。首先，考虑季节和日负荷特性，基于深度优先遍历算法计算包含季节和日内时序特性的配电网馈线分区和台区公变可开放容量。其次，考虑可开放容量与负荷曲线相匹配、负载均衡、台区三相平衡等多目标，建立业扩报装优化决策模型，得到馈线分区至台区两个层次的精细化负荷最优接入方案。最后，采用IEEE标准配电系统和某实际配电网络的算例，分析验证了所提可开放容量计算方法的高效性，所提业扩报装决策方法能够有效应用可开放容量分析结果，得到兼顾多目标的精细化负荷接入方案。     

基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法

业扩报装是供电公司面向用户用电的一项重要业务,对保证配电网安全稳定运行、提高配电网经济效益具有十分重要的意义。当前供电公司在制定业扩报装供电方案时,一般只考虑用户的最大负荷,忽略了大用户负荷的时序特性,导致电源点负荷日峰谷差不断增大等一系列问题。为进一步提高大用户业扩报装方案的精准化程度,提出了基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法。首先,通过模糊C均值聚类(FCM)建立大用户负荷特征库;其次,通过梯度提升树模型建立了负荷模式识别方法;最后,建立大用户供电接入方案优化模型,确定供电接入优化策略。文中所提方法可降低电源点负荷峰谷差率,提高电力系统安全稳定性。     

一种基于XGBoost算法的月度负荷预测方法

为向大工业提供更为精确的月度负荷预测,提出将XGBoost(极端梯度上升)算法引入电网负荷预测,对负荷及相关影响因素指标进行异常识别填补、指标转换、独热编码等数据预处理工作;结合关联分析,对相关影响因素指标进行筛选;最后采用XGBoost算法进行月度负荷建模预测。结合实例,对比XGBoost与支持向量机、神经网络模型算法在大工业用户近几年历史月度负荷数据建模预测中的应用,发现XGBoost模型应用效果较佳,具有一定的实用性。     

基于GIS的业扩报装优化与决策系统设计

业扩报装是供电企业营销和配网管理的一项重要工作,对形成并维持良好的配网结构、保证配网供电可靠性、提高配网资源利用效率等具有十分重要的意义。电力系统中,负荷和电力设备都是在较大的空间中广泛分布的;配网电压等级低,经济供电距离短,对空间数据的依赖性强。充分利用地理信息系统(GIS)管理空间数据的能力,建立业扩报装优化与辅助决策支撑平台,提出完整的基于GIS的业扩报装优化与决策系统功能设计。分析了GIS平台应整合的数据,按照变电站、馈线、设备3个层次,采用面向对象的方法集成预测信息、运行信息、设备台账信息和空间信息;提出了完整的业扩报装辅助决策流程,设计了业扩报装中每项决策信息的优化决策方法和辅助决策功能,包括所接入变电站、馈线、配电室等3个主要决策内容。采用该系统可提高供电企业的业扩报装水平,防止形成供电范围交叉,防止各条中压配网线路负载不均并减少负荷矩,降低规划建设人员工作量等。     

基于支持向量机的负荷预测分析

支持向量机(简称SVM)作为新的负荷预测方法在解决小样本、非线性、过学习问题等方面有很好的优势,结合目前新疆地区负荷增长快、负荷变化非线性强的状况可以考虑将其运用至实际工作中以提高预测精度,本文采取新疆某地区实际电网数据以支持向量机预测法进行预测,通过预测结果分析证明其有效性和可行性,体现此方法的实际应用价值.     

基于关联分析的高压业扩报装接电营销服务

为了提高高压业扩报装接电营销服务水平,进行基于关联分析的高压业扩报装接电营销服务系统设计.通 过自相关特征匹配实现高压业扩报装接电营销服务的联合控制,结合BIM/CAD模糊分析方法,分析关联特征匹配集 关联度,进行高压业扩报装接电营销服务的可靠性检测和关联特征分析,以关联特征的联合聚类分析结果为基础,优 化设计高压业扩报装接电营销服务系统.仿真结果表明,该方法提高了高压业扩报装接电营销服务和信息管理能力, 为高压业扩报装接电营销服务控制和服务能力优化提供参考.     

影响电力业扩报装速度的因素及解决方法

分析影响电力业扩报装速度的因素,探讨加快电力业扩报装速度的方法,推进电力业扩报装工作进度,规范电力业扩报装工作程序,提高工作效率,达到服务客户、增供扩销的目的。     

基于技术经济比较的低压用户业扩报装供电 方案综合评价

低压用户业扩报装是电力企业面向用户用电需求的一线业务。科学合理的业扩报装供电方案,可以保障配电网供电可靠性和运营经济性,同时保障用户的用电经济性与智能用电扩展需求。泛在电力物联网建设为提高业扩报装供电方案的精细化程度提供了技术支撑。为发挥泛在电力物联网优势,文章提出了考虑供电方案技术、经济以及用电电价选择性等的供电方案综合评价指标,以及基于离差最大化-TOPSIS法的低压用户业扩报装供电方案综合评价方法,为低压用户业扩报装供电方案提供遴选方法,以提高配电网以及用户的运营经济性。     

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。     

大客户业扩报装风险点查找及自动研判信息化技术

主要对大客户业扩报装核心流程环节存在的服务风险进行分析研判,编制《大客户业扩报装风险预判典型案例分析》,提出相关建议措施。依据国家、行业有关规程标准,编制《大客户业扩报装技术规范应用指导书和标准卡》,对大客户业扩报装核心流程环节工作任务进行细化分解。在此基础上,通过开发运营管理平台大客户业扩报装模块,实现大客户业扩报装风险点查找和自动研判,确保客户业扩工程"零缺陷"接入电网,提升服务水平,保障电网安全。     

采用支持向量机和模拟退火算法的中长期负荷预测方法

准确的中长期负荷预测能够提高电力系统的经济效益和社会效益.分析了支持向量机(support vector nachine,SVM)模型,并针对利用支持向量机进行负荷预测需要人为地确定相关参数的不足,提出了利用支持向量机进行中长期预测的新方法.该方法利用模拟退火(simulated annealing,SA)算法自动优化参数.实例验证结果表明,所提出的方法可以有效地选取支持向量机模型的参数,降低支持向量机的建模误差和测试误差,该方法与利用默认参数支持向量机进行预测的方法相比,有效地提高了负荷预测精度.     

某公司10kV业扩报装流程环节的分析与建议

业扩报装是供电服务的重要内容,优质的业扩报装工作有利于供电公司售电量的增加和对外形象的提升。针对某公司10 kV业扩报装投诉工单数量增加的现象,在业扩报装归档数据的基础上对流程环节进行分析,发现存在环节超时现象较为普遍、部分岗位人员效率低下等问题,针对问题给出相关建议,为提升业扩报装服务水平提供参考。     

相空间重构和SVR耦合的短期电力负荷预测

电力系统的短期负荷预测精度对智能电网安全运行有着重要影响,其中预测精度和训练步数至关重要,目前当地气象因素逐渐成为负荷预测中的关注点。以某市短期电力负荷为研究对象,建立了考虑日特征相关因素的支持向量回归机短期电力负荷预测模型,随后对某市考虑气象及日期类型的电力负荷做出预测。研究表明:利用考虑实时气象因素的SVR预测模型对短期电力负荷进行预测精度较高;考虑气象及日期类型的预测误差比不考虑气象及日期的预测误差小;嵌入维数和时间延迟对负荷预测模型精度具有重要影响。     

基于气温累积效应和灰色关联度的短期负荷预测研究

气象因素是短期负荷预测重要的影响因素。为提高预测精度,研究了一种基于气温累积效应和灰色关联度的支持向量机拓展算法——最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)。通过相关性分析得到与日平均负荷相关程度较大的气象因素。在此基础上,结合气温累积效应采用灰色关联方法对历史日进行分析,选取与待预测日关联度较大的历史日作为相似日,并对LSSVM模型进行训练和预测。实际应用表明,使用所提出的预测模型和数据处理方法能够得到更加精确的预测结果。     

考虑气象因素的SVM方法在短期电力负荷预测中的应用

介绍了支持向量机(SVM)方法及其在短期电力负荷预测中的应用.结合地区实际,在算法中考虑相应的气象因素,该算法具有收敛速度快、全局最优等优点.预测算例表明,考虑气象因素的SVM方法可提高预测精度.     

基于主成分分析降维和支持向量机回归的短期负荷预测方法研究

针对负荷预测一般使用多维度历史相关数据,随着计算机技术和采集技术的发展,形成了高维度数据,使得关键数据和因素被掩埋,造成"维数灾难"的状况,重点研究主成分分析的特征降维方法和支持向量机的智能预测算法,提出基于主成分分析和支持向量机回归的短期负荷预测方法,并进行算例计算,对比分析采用主成分分析降维对支持向量机短期负荷预测方法的影响。