模糊ISODATA算法在城市负荷分类中的应用

鉴于目前电力大数据总量大、数据复杂度高、价值密度低等,基于模糊ISODATA聚类算法研究了商场、宾馆酒店、办公等典型城市负荷用电特性,建立了城市负荷的建筑类型、总能耗、照明与插座用能、空调用能、动力用能、特殊和其他用能的数据维度模型用以辅助分类决策,并在不同维度、数量级的样本数据下与传统聚类算法的性能进行比较。同时与传统的基于日负荷曲线的分类方法准确率进行对比。结果表明,基于模糊ISODATA算法的城市用电行为分析模型聚类效果好、精度高,适用于当前高维度、大规模的电力大数据的分类,并在一定程度上能够克服当前电力大数据负荷分类中聚类数目设置难、易陷入局部最优等问题。研究成果可用于指导工程实践。     

应用日负荷曲线进行电力调度与节能管理探索

<正> 一、日负荷曲线的概念日负荷曲线就是将一个电网、一个用电单位或者一台变压器一天内的用电情况—指负荷量—在图上反映出来。从绘出的日负荷曲线上,可以知道一天的用电峰期、低谷期的时间及其相应的负荷量;也可以反映出平均负荷、负荷率和一天的总用电量等参数。连续绘制这种负荷曲线可以掌握相应电网、用电单位、单台变压器的用电规律,为实现用电合理调度提供决策依据。二、日负荷曲线的应用 1.用日负荷曲线管理用电,实行计划调度,在我国企业中还不多见。过去,在用电管理上,单凭经验进行调度,缺乏科学性,加上人为的因素,常常形成用电不合理的状况。用电量波动大,造成超电和窝电情     

运用聚类算法预测地区电网典型日负荷曲线

日负荷曲线预测是制定日调度计划等工作的基础,典型日负荷曲线的预测对电网规划设计具有重要的参考价值,其预测的准确性直接影响到电网建设和运行的经济效益。通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型。基于历史数据的聚类结果以及待预测日的温度、降水量、湿度等相关参数,得出典型日负荷曲线预测结果。将该模型应用于上海电网典型日负荷曲线预测,显示聚类算法能够全面地考虑相关的因素,得到较为准确的预测结果。     

深圳电网负荷分类及构成分析

深圳作为我国的经济特区、全国性经济中心城市和国际化城市,正在进行产业结构优化调整,电网负荷特性也在随之变化。结合深圳电网实际情况,对全网各10 kV馈线的负荷分类情况、分类负荷大小进行了调查和统计。并结合2012年夏大方式下电网拓扑结构,运用容量加权平均方法,最终确定网内各220 kV变电站110 kV侧的负荷构成特性。最后通过归纳分析,确定深圳电网分类负荷的基本特性。     

基于负荷曲线的水电站群短期运行效益研究

以金沙江中游梯级水电站群为例,结合电网需求,建立了基于负荷曲线运行的梯级水电站群短期联合发电优化调度模型,并采用逐次逼近法与逐步优化法的耦合算法对模型进行求解,比较分析了基于该模型的短期运行发电量效益。结果表明,梯级联合运行更符合电网调度需求,且在周调节基础上进一步日调节,综合效益增幅显著。     

基于相似性识别的短期负荷动态预测方法

统调日负荷的精确预测对电力充裕性保障、电力系统规划有重要指导作用。相似性识别是数据挖掘技术的重要部分,基于相似性识别原理,提出一种短期负荷预测的新方法。首先对原始数据进行属性和重复记录清洗,清洗后得到实验数据;其次在考虑数据大小相似性的同时,引入了数据趋势相似性度量。基于2种度量从历史序列中识别出与查询序列信息高度重合的序列,建立备选相似序列集;考虑时间间隔与季节因素,从备选相似序列集中选取历史最相似序列,最终实现日负荷预测;随着新信息的进入,实现高峰负荷动态预测。利用该方法对重庆统调日负荷进行模拟预测,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,证明了所提方法的可行性与有效性。     

基于局部形相似的超短期负荷预测

为了进一步提高超短期负荷预测的精度,特别是负荷曲线出现拐点时的预测精度,在选择相似日的基础上,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法。通过西安地区实际负荷数据的仿真,验证了该方法既能保证负荷曲线拐点处的预测精度,同时又提高了总体的预测准确度。     

负荷历时曲线法在东辽河流域最大日负荷量中的应用

根据东辽河王奔水文站2000～2009年的水文、水质数据,构建了主要污染物氨氮和化学需氧量负荷历时曲线,计算了东辽河流域氨氮和化学需氧量的最大日负荷量,分析了各污染物最大日负荷的年内变化特征及各类污染源的贡献。结果表明,在25%、50%、75%和90%的保证率下,负荷历时曲线法计算得到的氨氮最大日负荷分别为368.9、153.8、31.8、0.35kg/d,化学需氧量最大日负荷分别为7 378.6、3 058.6、635.9、6.91kg/d;东辽河在6～9月的丰水期具有较高的纳污能力,1、2月纳污能力最弱;污染物的超标点主要集中于保证率10%～70%之间,削减目标主要为非点源。     

基于相似定律外推压气机通用特性曲线的方法

相似定律只适用于不可压缩流体,不能直接使用相似定律来外推压气机的通用特性曲线.对相似定律作了改进,通过改变转速比的指数来反映流体的可压缩性对相似定律的影响,使相似定律可以应用于可压缩流体.改进的相似定律中转速比的指数依据燃气轮机组的性能计算加以确定.基于改进的相似定律外推得到了压气机的通用特性曲线,并与基元叶栅法得到的性能曲线进行比较,证明了该方法的正确性.     

基于负荷分类的配网线损自动检测方法设计

常规的配网线损自动检测方法主要通过线损轨迹矩阵确定线损变化分量,易受线损数据波动影响,导致线损检测偏差过高,因此需要基于负荷分类设计一种全新的配网线损自动检测方法。即建立属性集,校核配网线损数据质量,再利用负荷分类法自动测算配网线损率,从而实现配网线损自动检测。实验结果表明,设计的基于负荷分类的配网线损自动检测方法的检测偏差较小,检测效果较好,具有准确性,有一定的应用价值,为优化配电网结构作出了一定的贡献。     

风光互补发电系统运行特性、输出功率曲线与负荷曲线的关系的研究

分析了风力发电系统与光伏发电系统各自的运行特性,阐述了尚义风光互补发电系统的构成,指出了风光互补系统能够弥补电和光电各自的缺陷。通过比较尚义县风光互补发电系统的日功率曲线与日负荷曲线,确定了风光互补发电系统的优越性。     

计及负荷分类及其需求响应的配电网设备利用率提高方法

为提高配电网设备能源利用率,提出一种计及负荷分类及其需求响应的配电网设备能源利用率提高方法。采用LSTM自编码器对典型日负荷进行特征提取,再用改进K-means负荷聚类算法对特征序列进行聚类分析。基于负荷分类结果建立计及分类负荷分时需求响应的配电网设备能源利用率优化模型,该模型以设备能源利用率和用户满意度最大为目标。算例分析结果表明,所提方法能更好地激发各类负荷需求响应潜力,通过分类负荷分时需求响应引导用户削峰填谷,有效提高配电网能源利用率;通过合理设置能源利用率和用户满意度目标权重,实现系统能源利用率和用户满意度的平衡。     

基于TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合（TCN-LSTM）和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。     

负荷模型辨识中广域电网负荷空间分类

提出了负荷模型辨识中广域电网负荷的空间分类方法,基于工业、商业、农业、居民及其他负荷的典型值数据,通过模糊均值聚类（FCM）算法对负荷按负荷性质空间分类,辅以灵敏度计算公式确定重点辨识参数,进而以遗传优化算法并结合暂态过程各种扰动设置中电压响应曲线的交互计算,以全网母线电压跌落最为严重的母线作为观察变量,辨识修正负荷模型参数,并以不分类、区域分类两种方法与文中所提出方法作对比,仿真结果表明,按负荷性质分类具有合理性与有效性。     

配电网负荷预测应用研究

负荷预测是配电网规划和运行的重要组成部分,负荷预测的准确性影响着配电网规划和运行的科学合理性。针对负荷预测工作中预测模型选择和预测流程确定等方面存在的问题,分析了负荷预测的分类情况以及各类负荷预测之间的关系,并在此基础上结合不同规划区域的发展定位和数据特征等因素,给出了不同规划区域的负荷预测思路和流程,从而为负荷预测的实际工作提供参考和借鉴作用。     

国内某典型工业园区热负荷分析方法研究

以国内某工业园区为研究对象,采用现场调研的方式研究了园区内主要运营企业的热负荷需求,获得了主要热用户典型日负荷变化曲线、生产用能品位、周期等重要负荷特性参数。先后以同时使用系数法及典型日负荷叠加法确定了最大、最小、平均热负荷,在典型日负荷叠加法中,对于未能取得典型日负荷变化特性的企业,其负荷变化曲线参考同地区同类型的企业。结果表明:典型日负荷叠加法更能体现园区负荷变化特性且符合工业生产用能特点,研究方法可为同类型工业负荷分析提供参考。     

基于自适应神经网络系统聚类的特殊负荷分类研究

根据特殊负荷调查统计信息,甄别不同聚类分析的优缺点,提出了一种基于自适应神经网络系统聚类的特殊负荷分类方法,分别从负荷特性、供电可靠性与电能质量3个维度建立聚类指标,并以78个特殊负荷为样本进行聚类分析。结果表明,该方法快速有效,同类特殊负荷相似度高,各类特殊负荷之间差异明显。该分类方法可推广至典型特殊行业负荷分类,为配电网对特殊负荷采用相应的供电措施提供理论依据,便于供电部门制定特殊负荷供电服务。     

电力负荷优化组合及其在城网改造中的应用

在城网改造中,基于不同类型负荷的特性进行负荷优化组合,可以提高电力设备利用率和降低配电成本。基于不同类型负荷的典型日负荷曲线,建立负荷优化组合模型,进而建立变电站综合负荷优化模型及馈线综合负荷优化模型,通过调整变电站或馈线负荷中某类负荷的供电来源,对不同类型负荷进行优化组合,改变供电的综合负荷特性,提高了配电网整体效益。通过在广东某地区局部配电网改造中的应用,说明研究工作的有效性。     

燃气机热泵变负荷特性的试验研究

燃气机热泵是一项高效节能技术，在试验条件下其一次能源利用率PER为1．13～1．79。为了解交负荷时燃气机热泵的性能，通过试验得到了燃气机热泵的发动机负荷特性、发动机余热回收和燃气机热泵的总体特性曲线。结果表明：随着发动机转速的增加，燃气机热泵的COP和PER是下降的，但下降的幅度较为平缓，且保持较高的数值。通过对IPL Vcop值的分析，发现燃气机热泵的IPL Vcop比热泵系统的大，这说明燃气机热泵的部分负荷性能好，可以很好地实现交负荷运行。