空间电力负荷预测方法综述与展望

随着社会的发展,科技的进步,电力企业开始对电力系统实施精细化管理,而电力系统精细化管理的规划工作主要是依靠空间电力负荷预测来进行,所以空间电力负荷预测问题成为当中重要的研究课题。本文结合该领域当中的研究成果,针对空间电力负荷预测进行了更深层次的探索,对如今现有的各种空间电力负荷预测方法进行分析,并提出几点意见以供参考。     

电力计量中负荷控制管理系统的应用分析

电力计量是电力企业运营中的一项重要任务,技术性与专业性均较强,将负荷控制管理系统应用于电力计量中,有利于实现对电网负荷情况的有效控制,提升电力计量工作效率、质量.本文围绕负荷控制管理系统功能与建设展开了具体轮式,以切实提高电力企业电能管理水平,确保电力系统稳定运行.     

基于神经网络的电力系统负荷预报

电力系统实现经济运行的前提必须是迎合电力负荷的需要、这对电力系统的安全稳定运行有重要意义。BP神经网络是一种具有强大的非线性映射能力的人工神经网络,在解决复杂的非线性问题中普遍得到应用。比如将BP神经网络应用于电力系统负荷预算将有效提高电力公司的发电效率,但BP神经网络极易陷入局部极小值以及收敛速度慢等问题。因此对BP神经网络改进算法进行研究,得出了用于电力符合预算的模型训练速度及预测误差,结果表明,改进的算法对负荷预测是行之有效的。     

浅谈提高地区负荷预测准确率

负荷预测是电力系统进行调度、实时控制、运行计划与发展规划的基础,是一个电网规划部门与调度部门必须具备的基本信息。对电力负荷进行准确的预测,不仅能够保证人们生活的电力需要与国民经济发展的需要,还是电力工业自身发展的需要。在电力系统中,提高电网运行的经济性与安全性,对电能质量进行改善都依靠于正确的负荷预测。本文对地区的历史负荷数据进行了分析,最终探讨了提高地区负荷预测准确率的对策。     

电力负荷管理系统在线损管理中的应用

随着我国电力企业自动化、信息化以及智能化的发展,电力负荷管理也在朝着智能化的方向发展,在对电力负荷进行管理的过程中,线损率是一个非常重要的指标。但是在实际的管理过程中线损管理非常困难。大量的线损给我国电力企业造成了巨大的经济损失,采取科学的技术和管理手段是有效解决线损管理非常重要的手段。在对线损管理的过程中,对于电力负荷管理是有效解决线损非常关键的原因,也是造成大部分线损的主要原因。本文对于电力系统符合对于线损的影响进行了研究,针对电力负荷过大造成的原因提出了相应的解决方案。     

GIS在配网建模中的应用

配电网是电力系统面向用户的重要环节,配电网的设计以及规划逐渐收到重视,使用GIS系统建立配电数据采集、控制以及反馈系统,进行电力负荷预测,并在数据收集基础之上建立电力网络的规划设计,并选择最优化的配变数量以及位置,从而规划出最优化的电力系统布线结构,由此提高供电网络的可靠性,保证电力系统的电能质量。     

基于量子免疫优化算法的BP神经网络短期负荷预测方法研究

电能作为常见的能源类型,易与其他类型的能源进行转换,被广泛用于日常生活以及社会发展等方面。随着电力系统的不断发展,用户的不断突破,短期内的负荷用电预测成为国家电网稳定运行不可或缺的一部分。本文提出一种基于量子免疫优化算法改进的BP神经网络算法短期负荷预测方法,旨在提高BP神经网络算法存在的收敛速度慢、初始值敏感等问题,经某电力公司提供数据,对电力短期负荷进行预测,结果证明了本文提出方法的有效性与快速性。     

浅析电能计量自动化系统在电力营销中应用

由于电力系统现如今不断在发展,所以对于电能计量的智能化以及自动化也就提出了更高的要求,而就电力营销这一工作来说,电能计量的自动化系统是非常重要的,有很大的作用,它对于电力企业中电网运行相关的经济效益和管理有重要的影响.所以,分析电力营销里面电能计量的自动化系统应用的价值以及功能,对于以后发展电能计量的自动化系统是具有很大意义的.     

电力系统负荷预测方法及应用

电力系统生产计划和调度运行与电力系统负荷预测休戚相关,负荷预测的准确性不仅关系到发电成本,同时还能显著提升电力系统自身的稳定性与安全性.当前电力市场规模不断扩大,这其中电力负荷预测的重要性越发突出.近几年,针对电力系统的负荷预测方法逐渐从人工预测手段过渡到计算机预测方式,大量预测模型的采用为负荷预测精度提高提供了无限可能.本文从电力系统负荷预测原理出发,对具体的电力系统负荷预测方法及其应用问题展开了探讨.     

电力系统负荷预测方法综述

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,能够减少发电成本。随着电力市场的建立和发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。文中系统分析了电力系统负荷预测的相关方法,包括传统负荷预测方法、基于人工智能的负荷预测方法、时频分析的动态预测方法以及动态过程描述的负荷预测方法,对各种不同方法的基本原理和优缺点进行了描述。最后,文中认为实用的负荷预测方法应该是结合各种预测模型优点的组合方法。     

电能计量自动化系统的功能设计

电能计量自动化系统是我国电力系统技术改造升级的必要措施,随着经济的发展,传统的人工计量方式已经难以满足当前日益增长的电力营销工作总量。因此,如何在未来的电力营销工作中,将电能计量自动化系统的各种功能设计的更加贴近实际成为电力企业的研究重点。本文结合当前电力营销的实际工作,分析电力计量自动化系统的结构与组成,并对它主要的功能设计方向进行了研究。     

基于ARMA模型的电力系统负荷预测方法研究

采用加权最小二乘法参数估计方法，得到应用于电力系统日负荷预测和月负荷预测的ARMA模型，实验预测结果表明，用ARMA模型进行电力负荷预测是非常有铲的。尤其是采用加权最小二乘估计的ARMA模型，预测精度更高。     

基于粒子群优化方法的短期电力负荷组合预测

短期电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,其准确性对电力系统运行的可靠性、经济性都有重要意义。本文在灰色模型、ARIMA模型以及指数平滑族模型的基础上,提出了一种基于以上三种模型的组合预测模型,并用粒子群优化算法对其组合权重系数进行了优化。对澳大利亚新南威尔士州2011年9月实际电力负荷数据进行实例分析,其结果表明本文提出的组合模型确实能够提高短期电力负荷预测的精度。     

气候对电力负荷预测的影响分析

在电力系统运行过程中,电力负荷预测具有十分重要的作用,精确的负荷预测能够确保电力系统生产安排、经济调度的顺利开展,并且还可为系统运行安全提供保障。在当前宏观经济形势环境下,气候作为影响电力负荷的重要因素,对负荷预测准确度有着重要的影响。本文从电力负荷预测的概念及作用出发,着重分析了气候对电力负荷预测的影响。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究

本文阐述了组合预测方法与电力系统符合预测概念和组合预测方法的应用原则、模式和基本形式,并通过对组合预测在电力系统负荷预测中的作用及意义,就对组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用研究进行了分析。     

浅析电力网线损产生的原因及降损措施

在电力系统运行过程中,电能由发电端经过各种电气设备输送给各级电力用户使用,在输、配电过程中,电能损失大致占发电量的30%左右,降低线损是电力企业在节约能源方面的职责所在,也是提高电力企业经济效益,乃至社会效益的主要途径.为此电力企业投入大量人力、物力、财力,降低线损率,提高电能利用率和经济运行效率.     

基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测

准确的电力负荷预测是电力系统安全、稳定、经济、优质运行的前提,负荷预测的本质是通过历史数据对未来负荷情况做出预先估计。电量的快速增长和用户的多元化对负荷预测提出了更高的要求。文中提出了一种基于长短期记忆网络的负荷预测方法,利用长短期网络数据驱动和对时间序列建模强的特点,对于含非线性、不确定性的系统,提取其负荷数据中的周期特征,具有较强的自适应性。以真实数据为算例,验证了方法的有效性。     

电网负荷预测中组合预测模型运用

在电力系统规划设计中,电力系统负荷预测是进行规划设计工作的基础。负荷预测的准确性和负荷分布情况,对电源规划和电网规划具有很大的影响。在电力市场化的发展过程中,产业结构的变化和技术进步使得电力消耗发生了变化,因此在对电网负荷进行预测的过程中,使用单项预测模型已经不足以满足要求。本文主要阐述了组合预测模型在实际运用过程中其主要的结构特点,同时结合四川某城市以及对我国社会用电量电网负荷预测过程中对组合预测模型的实际使用案例,对组合预测模型能够很大的提高负荷预测精度进行验证。望能够为电网的负荷预测积攒有效参考资料。     

基于ARIMA-TARCH-BP神经网络模型的中长期负荷预测方法

中长期负荷预测是电力系统规划运行的重要基础。针对经济转型阶段多样化负荷呈现的强波动性致其预测精度难以保障的问题,利用电力负荷历史统计数据建立ARIMA-TARCH模型,对负荷时间序列的非平稳性、自相关性和非对称波动特性进行分析,并结合BP神经网络理论对负荷拟合残差值进行修正,进而对目标规划年的负荷进行预测。最后,以我国某地区的实际电网负荷为算例,预测未来五年的负荷变化趋势,验证所提预测方法的可行性和有效性。     

基于内核时变回归模型的电能预测分析与研究

为实现“双碳”发展目标和满足新型电力系统应用需求，亟需对用电进行精准预测。为了应对周期长、变化幅度大的数据，将KTR模型应用于电能负荷预测的实际场景中。该模型在时变系数回归的方法上进行改进，能够应对较长的时间序列，避免出现过拟合的情况；以及根据不同数据变化情况自适应地使用不同的核函数，保证模型学习与数据特征匹配。实验结果表明，使用通过最佳参数构建的KTR模型进行预测，其总体的电能负荷数据预测值和原始值的SMAPE为8.46%。此外，将文中方法与Prophet和SARIMA模型预测结果进行了对比，结果表明，文中方法的预测精度比另外两种模型分别高2.57%和9.23%，验证了该方法电能预测的准确性。