电力物资小样本集的改进长短期需求预测模型

为有效保障智慧仓储系统的物资供应能力，对各类电力物资进行准确的需求预测是保证物资采购量和稳定高效供应的基础。针对现有智慧仓储系统接入数据少和难以支撑模型训练的问题，提出一种结合蒙特卡洛模拟和改进长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的电力物资需求预测方法。首先根据初始数据集的分布和特征，采用蒙特卡洛方法模拟扩充数据集，同时利用KL(kullback-leibler)散度验证生成数据集的一致性，最后建立基于引导聚集算法的改进LSTM电力物资需求预测模型，提高模型的泛化能力和稳定性。通过仿真试验，所提模型有效提高了训练集可用数据过少前提下的电力物资预测精度。     

基于博弈论的电力需求价格弹性与发电市场均衡关系

利用供应函数模型这一博弈论工具分析了电力需求价格弹性对发电市场均衡的影响。发现在两个发电企业的市场结构下,无论发电企业的成本属于截距为零线性边际成本、常数边际成本,还是属于线性边际成本,如果不引入需求价格弹性的影响,发电市场均衡将不存在,只有引入需求价格弹性的影响,发电市场均衡才存在且唯一。同时需求价格弹性越大,发电市场均衡价格越低。因此在电力市场交易机制的设计中,应考虑如何在发电企业竞价上网时引入电力需求价格弹性的影响。     

大数据在电力物资需求预测管理中的应用研究

电力物资需求预测管理是电力物资需求计划管理的第一个环节,是物资管理流程的源头,优化电力物资需求预测是提升物资管理水平的关键环节。物资需求预测领域应从上报前预测、上报中分析、上报后挖掘等角度寻找大数据应用突破口。当前供电局建设物资需求量大,种类繁多,物资需求预测工作的开展主要采取由下至上的工作模式,下层部门主要负责调研、统计、估算、上报,然后由上层部门进行审批、汇总并生成总体预测需求。通过数据分析2016年一、二级框架招标物资预测与实际分配比例严重失衡的原因,提出了基于大数据技术开展物资需求预测的方法。该方法可为大数据技术在电力物资需求预测提供理论基础。     

电力市场环境下需求侧管理的成本效益分析模型及优化

厂网分开后,发电企业与电网企业成为具有不同经济利益的主体,电力需求侧的参与者也随之发生变化。发电企业在成为电力需求测管理直接受益者的同时,也应合理负担相应成本。介绍了将发电侧作为DSM相关主体,设计了DSM运作机制,并将纳入成本效益分析之中,以此为基础给出了成本效益的优化模型。     

基于改进评价指标的电力需求预测模型研究

传统的电力需求预测模型无法满足智能电力系统供电的预测需求,为此基于改进评价指标的电力需求预测模型,选取相对比值法编制电力需求预测模型的改进评价指标体系,以电力需求评价为总目标建立改进电力需求评价指标体系战略目标层,其中包括经济发展、人口与社会发展、电网结构与管理水平、自然环境以及政策和法律环境5部分。针对改进的电力需求评价指标实施不同尺度小波分解,获取不同时间段不同尺度的信号能量波动,利用灰色模型拟合叠加各尺度小波分解结果,获取最终电力需求预测结果。实验结果表明,采用该模型可准确预测实验地区短期、中长期以及长期的电力需求,且预测结果精度高于99%,具有较高的实用性。     

基于分时电价下电力需求响应分析

针对分时电价下电力供需不平衡,导致资源浪费及用电高峰期的电网压力过大问题,本文提出了基于分时电价下电力需求响应分析。首先,对电力需求的行为进行了分析,分时电价由峰、平、谷时段电价的不同构成,电力用户也会根据3个阶段电价的不同,结合其他影响因素,制定用电措施,并初步提出了电力需求响应的模型包含的影响因素;其次提出了改进的支持向量机回归模型（SVM）,采用网格法优化SVM里面的δ和C算子,提升SVM的预测精度,将对电力需求侧的影响因素分为输入、输出因子,构建基于SVM的分时电价下电力需求响应模型;最后,针对实际企业进行算例仿真,从MATLAB仿真结果中可以看出,本文所提方法精度很高,在分时电价下电力需求侧的用电量预测中具有高可靠性和实用性,为决策人员制定合理的供需计划提供了可靠的理论基础。     

电力需求侧管理政策激励过程的动态演化博弈分析

电力需求侧管理（power demand-side management，DSM）具有优化电力资源配置、促进节能减排、移峰填谷、促进可再生能源发展等优点。但在当前电力市场环境下，DSM项目实施过程中项目成本与项目收益具有严重的“不同一性”，对电网企业和电力用户实施DSM项目和接受DSM服务存在一定的抑制作用。同时，电力需求侧管理体系中的政府、电网企业、电力用户三方主体利益出发点不同，必然会存在激烈的博弈。为了确切地分析电力需求侧管理体系各主体之间博弈行为，着眼于电力需求侧管理政策运行环境，采用动态演化博弈模型分析电力需求侧管理过程中政府−；电网企业、政府−；电力用户之间的博弈行为，优化设计电力需求侧管理政策激励措施，消除DSM对电网企业和电力用户投资的抑制作用，促进电力需求侧管理的深化发展。     

基于修正自适应Logistic模型的电力需求饱和预测

饱和电力需求是影响电网发展规模的关键指标,研究电力需求的饱和趋势、预测需求进入饱和的时间与规模对于电网规划具有重要意义。将电力需求的增长过程划分为3个阶段,提出了修正自适应Logistic模型,并以中国华东地区的电力需求为例,验证了该模型的准确性与实用性,开展了针对案例的饱和预测研究。     

电力需求侧管理模型的研究与应用

对电力需求侧管理的现状进行剖析,通过分析电力需求侧系统架构,提出电力需求侧管理模型,借助此模型实现电网企业目标责任考核、节能服务业务、有序用电等一体化管控,达到"平时抓能效、紧张保供应"的管理目标。     

电力需求预测模型研究

介绍了一种新的电力需求预测方法－计量经济模型法，首次综合考虑了ＧＤＰ，电价和气温对电力需求的影响；结合华东电力需求历史和现状，用ＴＳＰ软件包进行了建模和求解，并对模型进行了检验，比较了该模型预测结果与常规方法预测结果，最后结模型进行了评价。     

基于需求预测的物资计划全过程管控方法

针对基建、农网改造升级和应对突发灾害等遇到的新情况、新问题,分析青海省电力公司物资需求历史数据,建立物资需求预测模型,以项目类型、电压等级、需求时间、范围等维度预测物资需求分布,为集中批量采购、协议库存计划等提供科学依据与数据支撑。     

基于社会经济饱和发展特征的安徽省电力需求研究

饱和电力需求研究有助于把握电力发展特征,指导近中期预测工作。分析了不同国家(地区)在饱和发展阶段经济社会发展及电力需求的特征,建立了适用于判定大区域发展饱和阶段的内生特征和电力需求外征的指标体系;研究工业化过程中经济发展、产业结构、人口规模、人均GDP水平、产值电耗等内生因素,采用协整方法构建了电量需求外征模型并预测了饱和需求,并通过与其它先进地区发展路径进行横向对比印证饱和需求特征的合理性。     

水泥企业电力需求侧管理的途径

0引言 电力需求侧管理（DSM）是通过提高终端用电效率和优化用电方式，在完成用电功能的同时，减少电力消耗和需求，实现低成本服务的用电管理活动。众所周知，水泥企业是用电大户，一家年产100万吨的水泥企业，年耗电量超过1亿千瓦时。而且，每吨水泥成本中电力成本在1／3以上。水泥企业搞好电力需求侧管理，对企业降低生产成本，提高经济效益有着举足轻重的作用，同时可以减少对电网高峰用电的需求，取得良好的社会效益。     

电力备用市场化运营需求研究

随着我国电力市场改革的逐步深入,电力备用市场化运营已提到议事日程.该文从经济的角度,分析了传统备用需求确定方法的不合理性;基于消费者剩余理论,推导了在平衡点附近需求曲线线性化时平衡点失负荷价值计算公式;通过对备用价值的研究,根据平衡点失负荷价值计算公式提出了平衡点处系统最优电力备用需求确定模型.通过算例分析了该模型的可行性,并对电力需求价格弹性、系统可靠性、备用成本与系统最优备用水平的关系进行了研究,得出需求价格弹性越大,系统最优备用需求越低;系统可靠性越高,系统最优备用需求越低;备用成本越高,系统最优备用需求水平越低.     

浅议供电企业物资管理工作优化

根据电力物资管理的特点,分析了当前供电企业物资管理工作中存在的问题和不足,对优化供电企业物资管理工作进行了探讨,提出了完善物资管理体系的思路,通过加强计划性、统一性、标准化,增强信息化水平,提高电力生产物资应急能力,以满足电力生产物资需求,降低电力生产成本,提高企业经济和社会效益。     

城镇化进程与电力需求增长的关系研究

分析了城镇化进程对电力需求的作用机制,研究了国内外主要国家城镇化率与用电量之间发展规律,总结出城镇化进程中电力需求增长的阶段性特征,认为城镇化与电力需求增长呈现高度正相关关系。分析了中国工业化、城镇化、市场化、国际化与电力需求的相关性,认为城镇化与电力需求相关性最高。构建了中国城镇化与电力需求增长的关系模型,提出中国城镇化率从50%提升到75%的未来进程中每提高1%,全社会用电量平均增长4.6%;当城镇化率超过75%,电力需求的增长将放缓。构建了天津地区城镇化与电力需求增长的关系模型,提出天津地区城镇化率从80%提升到90%的未来进程中每提高1%,全社会用电量平均增长8.8%,最高用电负荷增加89万kW。建议随着中国城镇化新一轮稳妥推进,要相应地加强发电和电网设施的匹配规划和建设;在地区电力负荷预测和饱和负荷分析工作中,要关注城镇化进程中农村人口向城镇转移而引起空间负荷变化等情况,科学进行中长期负荷预测。     

黑龙江以电力需求侧管理研究成果推进节能工作

近日,黑龙江电力公司采用“智能用电目标下的电力需求侧管理分析模型”,将其成功应用在智能电能表,负荷预测、CDM变压器、能效管理等相关领域,并取得实际成效。 智能用电目标下的电力需求侧管理与分析项目是南国家电网公司批准、黑龙江电力公司2012年重点实施科技项目之一。该项目建立的“智能用电目标下的电力需求侧管理系统模型”为国内首次提出,将填补国内空白。     

基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究

为促进电动汽车与电网协调发展,提出了一种基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型。在日前调度中,负荷聚合商根据电力公司公布的次日需要削减负荷时段。通过对电动汽车用户行为特性的预测,以最大化电动汽车放电量为目标对可控容量进行预测,并参与需求侧放电竞价。电力公司根据负荷聚合商在各时段的出力和报价,以最小化负荷调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,负荷聚合商以最大化其利益为目标对电动汽车进行充放电调度,使得在满足电动汽车用户充电需求的同时,降低充电成本和调度偏差。算例分析表明,电动汽车通过负荷聚合商参与需求侧放电竞价可以起到削峰填谷的作用,对预测精度的分析可以为负荷聚合商的投标决策提供指导。     

辽宁省经济指标与电力需求相关性分析

电力在经济发展中扮演的角色越来越重要,把握电力需求与经济增长之间的相互作用对准确预测电力需求有着重要意义。辽宁是东北地区的代表性省份,基于"十一五"以来辽宁省经济发展、电力需求等情况,分析本省乃至本地区经济结构调整对电力需求的影响。对辽宁省2005—2016年主要经济指标数据进行电力需求相关性分析,选取得到公共财政预算支出、全社会货运量及地区生产总值等强相关性指标,采用岭回归方法建立全社会用电量预测模型,并对"十三五"用电需求进行预测,以期为政府部门和电网公司决策提供依据。     

计及综合需求响应的电力天然气耦合系统经济调度

为解决电力天然气耦合系统波动问题,计及需求响应在耦合系统中的影响,提出了基于需求响应的耦合系统经济调度。分析了天然气电力耦合系统的基本组成和能量流动,建立了电力天然气联合系统的优化调度模型,模型中考虑需求响应约束,同时分别考虑天然气系统约束中的常规约束和压缩机约束,提出电力天然气系统在含有需求响应时的可行域,利用仿真分析说明需求响应在削减成本、电力负荷优化方面的作用。