基于饱和负荷密度指标约束下的大连市中心区电网负荷预测

随着城市电网发展与城市发展之间的协调问题越来越突出,电力饱和负荷预测对电网的规划与发展具有重要的作用。以大连市经济社会发展现状为基础,结合城市发展定位和发展规划,参照国外发达国家或城市的主要经济指标,分别采用基于人均用电量的特征参数类比法、饱和负荷密度特征参数类比法以及空间负荷预测法,对大连市中心区饱和负荷进行了预测,并进一步研究得出城市中心区饱和负荷在空间上的大致分布,为城市电网规划中确定变电站站址和线路走廊提供借鉴。     

基于行业大数据的饱和空间负荷预测方法

传统饱和空间负荷预测方法以负荷密度法为主,其工业划分未能准确反映各细分行业负荷特性,且关键指标取值主观因素影响较大.为此提出一种基于行业大数据的饱和空间负荷预测方法.方法 细分行业,大数据分析确定关键参数,校验现状负荷和点负荷,叠加行业负荷曲线得出最大负荷.对某市进行预测,结果表明能更切实反映行业负荷特性,提高关键指标取值和预测结果客观性.     

基于饱和负荷密度指标约束下的遵义城市电网负荷预测

阐述了城市饱和负荷的概念和特征,并结合相关城市发展规划,采用空间负荷密度法对饱和年遵义城网负荷做出预测,得到合理的负荷水平。     

山东电网饱和负荷及负荷空间分布研究

以山东电网为研究对象,介绍一种城市电网饱和负荷密度及负荷空间分布预测方法。基于分析空间饱和负荷的特征,建立空间饱和负荷模型,提出逻辑功能区划分方法,并通过对山东电网及分地区进行饱和负荷分析,预测出山东电网的饱和负荷情况。     

基于空间负荷预测的临夏城网远期饱和负荷预测方法研究

由于电力系统负荷的大小和多种因素有关,不同的条件衍生出了不同的预测方式,因此通过论述负荷预测的重要性及基本思路,根据每个行业的负荷密度指数调查结果,比较中国成熟地区的负荷密度指数,开展基于空间负荷预测的临夏城网远期饱和负荷预测,以提高远期负荷预测的准确性,具有较好的参考价值。     

小区负荷密度指标法在格尔木城区电网负荷预测中的应用

针对格尔木城市规模较小,用电水平较低,采用传统的负荷预测方法很难准确把握格尔木城网目标年负荷水平。文章利用《城市电网规划计算机辅助决策系统》软件中的负荷预测子系统,采用国内在目标年常用的小区负荷密度指标模型,对目标年格尔木城区负荷总量及负荷分布进行预测,得到格尔木城区饱和的负荷水平和准确的负荷分布情况,为指导今后电网建设提供依据。     

基于城市用地性质的配网空间负荷预测研究

配电网规划与城市的用地性质息息相关.基于城市的用地性质进行负荷分区,并将其与负荷预测相结合,使之成为空间负荷预测中负荷密度预测的依据,能够提高负荷预测的精度,也因此在配电网规划中具有实用价值.针对实际规划中存在的样本数据充足和不足的情形,分别使用最小二乘法和相似搜索方法加以研究,使负荷密度预测有规可循,也是空间负荷预测的前提准备.     

模糊贴近度理论在空间负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是配电网规划的重要依据,单纯的负荷总量预测并不能反映规划区未来负荷增长在地理上的分布,空间负荷预测的提出正好弥补了这一点.基于分类负荷密度法的空间负荷预测难点在于分类负荷密度的确定,文章引入模糊贴近度理论,使分类负荷密度的选取更加科学化.     

宁波市电力负荷指标体系之空间负荷密度研究

城市电网规划、建设、建筑的配电设计与城市电力空间负荷密度息息相关,其值的大小直接影响城市电网定容、布局、设备选型等.通过对宁波城市典型区块分类负荷实测、统计、分析,进一步分析宁波市电力空间负荷密度分布规律,以此为宁波市电网规划与建设提供借鉴.     

基于人均用电量和人均用电负荷的饱和负荷预测

电力饱和负荷预测对城市、区域电网的规划与发展具有重要的作用,它可以有效的降低电网改造成本,提高电网改造的合理性、可靠性与经济性。主要采用基于人均用电量与人口预测的方法对华东某一小城市的全社会用电量的饱和规模与饱和时间进行预测。传统人均用电量法对负荷的预测主要采用预测得到的总电量除以评估得到的最大负荷利用小时数来确定负荷的大小。但是最大负荷利用小时数评估起来难度比较大,所以采用了新的基于人均用电负荷预测的方法,该方法运用logistic曲线分别预测人均用电负荷和人口的饱和值,再将两者相乘,即可得到饱和负荷规模。     

计及元胞发展程度的空间负荷预测方法

针对分类负荷在不同元胞内发展程度不同导致元胞负荷分布不均衡,从而影响空间负荷预测结果精度的问题,提出一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法。首先建立电力地理信息系统(GIS),在电力GIS中生成元胞,并整合基础信息,其中包括用地信息、10kV馈线的供电范围及分类负荷数据。其次求出总分类负荷密度的饱和值,再结合生长曲线揭示总分类负荷密度的发展规律。然后找到当前年各元胞内分类负荷密度在总分类负荷发展规律曲线上的位置,即为各元胞内分类负荷密度的发展程度。最后根据当前年元胞内各分类负荷密度的发展程度,结合总分类负荷密度发展规律曲线,确定目标年各元胞内分类负荷密度,再乘以元胞中每类负荷所对应的面积实现对元胞负荷值的预测。实例分析表明了该方法的正确性和有效性。     

考虑不确定性的城市电网空间负荷预测方法

为解决不确定性因素对城市电网负荷预测结果的不利影响,该文分析了空间负荷预测方法的优势,对其理论和模型进行了详细的描述,并对某城市新区电网进行负荷预测,预测得到的负荷大小和地理位置分布与实际情况偏差较小,取得了预期的效果,为城市电网规划奠定了基础.     

基于混沌粒子群—高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型

饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群算法(MCPSO)实现以和方差(SSE)最小为目标的模型超参数优化求解;在综合考虑饱和负荷影响因素随机性的基础上,建立了改进混沌粒子群—高斯过程回归(MCPSO-GPR)饱和负荷预测模型,并在多情景下利用上述模型进行饱和负荷预测,同时结合饱和判据得到多情景下饱和负荷的规模和时间。算例分析表明,所述模型不仅具有较高的预测精度,而且可增强预测的弹性。     

基于元胞自动机理论的电力负荷空间分布预测

根据元胞自动机(CA)的基本理论及其在城市动态演化模拟中的应用，提出了新的电力负荷空间分布预测方法。该方法从元胞自动机的基本定义出发，研究了CA理论对于电力负荷空间分布预测的适用性，提出了电力负荷元胞、元胞样区、元胞时空数据库、样本数据库的概念，制定了考虑多种相关因素的负荷元胞转换规则和相关参数，并进行了简单的试验。算例结果说明了该方法的可行性及其预测结果的合理性。     

基于元胞自动机理论的电力负荷空间分布预测

根据元胞自动机(CA)的基本理论及其在城市动态演化模拟中的应用，提出了新的电力负荷空间分布预测方法。该方法从元胞自动机的基本定义出发，研究了CA理论对于电力负荷空间分布预测的适用性，提出了电力负荷元胞、元胞样区、元胞时空数据库、样本数据库的概念，制定了考虑多种相关因素的负荷元胞转换规则和相关参数，并进行了简单的试验。算例结果说明了该方法的可行性及其预测结果的合理性。     

城市负荷空间分布的聚类群簇分析

城市电力负荷的空间分布提供负荷大小及其空间位置,是配电网现状评价和空间负荷预测的基础和前提条件。提出了一种城市负荷空间分布的聚类群簇分析方法,基于Python爬虫技术利用百度地图收集规划区域用户开源信息,并采用正则匹配识别用户所在的建筑体及其属性,依据建筑体单位面积用电功率估计电力负荷,构建具有时间、空间和负荷功率的负荷空间分布样本集合。采用样本局部密度和样本间距两个指标进行中低压用户负荷的聚类,依据群簇属性计算得到负荷群簇的负荷中心坐标、局部负荷密度大小以及分布半径以分析负荷空间分布特征。针对某城市供电网格算例,对比分析群簇属性与规划数据的一致性,开展变电站配置的合理性分析,说明所提方法的准确有效性。     

滚动多维度城市饱和负荷预测研究

饱和负荷的研究对城市电网远景规划以及经济社会与电网协调发展具有重要意义。首先综合考虑经济发展、产业结构、城市发展水平和居民生活水平等经济社会发展因素对饱和负荷的影响,筛选出适用于城市饱和负荷预测的经济社会发展指标;其次,介绍了用于经济社会发展指标预测的Logistic模型,并对提出的滚动多维度城市饱和负荷预测模型原理进行了阐述;最后,以北京市为例,在对其经济社会指标进行预测的基础上,运用所提出的模型对北京市饱和负荷进行了分析,实证结果表明本文提出的城市饱和负荷预测新方法是有效可行的。     

基于灰色马尔科夫预测模型的中长期电力负荷预测

中长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立。本文建立了基于马尔科夫修正的灰色负荷预测模型,利用灰色预测模型对未来负荷进行预测,对预测结果采用马尔可夫链预测方法进行改进,提高其预测的准确性。采用灰色马尔科夫模型对某市用电需求负荷建立预测模型,预测了2006至2008年的用电负荷,与实际用电负荷进行对比,结果验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。