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电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展 总被引:2,自引:0,他引:2
从电力系统超短期负荷预测的定义及作用出发,概述超短期负荷预测的特点及方法。按照传统预测方法、现代预测方法及综合预测方法分类,对各种超短期负荷预测方法的原理、应用范围、改进及发展方向进行了综述。指出各类超短期负荷预测方法都有特定的适用场合,在实际应用时要充分考虑预测系统的实际运行特点,才能最大限度地发挥各类方法的优势。 相似文献
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风力发电作为一种技术成熟、规模较大的新能源发电形式,目前在世界各国得到了广泛应用和发展。风电具有不确定性的特点,必须对其进行准确的预测才能保证并网后电力系统的正常运行。针对风电预测的传统方法和新的研究趋势开展了综述。首先对物理方法、时间序列方法、人工智能方法和组合方法进行了总结,然后针对目前风电预测的几个重要的发展方向:空间相关性预测、集群预测、不确定性预测和爬坡预测的研究进展进行了重点阐述。对现有的风电功率预测方法进行综述后,进一步对这一领域的研究方向进行了展望。 相似文献
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电网节点负荷的立体化预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
把握统一大电网中任意节点负荷规律,并由此实现任意节点负荷预测对于未来电网智能化的调度与控制具有重要意义。对此,针对节点负荷自身单独、孤立预测所显现的弱点,提出节点负荷的立体化预测体系与方法,在相关性分析的基础上,试图实现电网任意节点负荷的有效预测。该体系包括:电网能量流按层、区的拓扑结构划分,每层的总量与相应节点构成的基本预测单元,以及对任一节点的组合预测。其预测方法分别基于最小二乘支持向量机、卡尔曼滤波以及加权递推最小二乘等技术。实际算例分析表明,节点负荷的立体化预测有利于预测精度的提高,具有实用前景。 相似文献
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一种简化的电力系统负荷线性组合预测法 总被引:14,自引:6,他引:14
负荷是电力系统运行和规划的依据,精确的预测可提高系统运行的可靠性和经济性。作者将电力系统负荷预测的三种主要方法,即外推法、灰色预测法和人工神经网络法结合起来,建立了一种线性组合预测模型。在组合模型的权重系数求解中,首先对目标函数和等式约束使用拉格朗日乘子法来求解权重系数。当出现小子零的系数时,改为只使用误差矩阵的对角元素来计算,这种近似对预测精度影响较小,但简化了计算,且保证了组合系数大于零的条件。由于组合模型的总平均误差要小于各单一预测方法的平均误差,这就提高了预测精度,尤其组合模型的最大预测误差要小于单一模型的最大预测误差,从而降低了预测的风险性,实例证明这种组合模型具有较好的实用性。 相似文献
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基于预测误差分布特性统计分析的概率性短期负荷预测 总被引:10,自引:1,他引:9
现有短期负荷预测方法一般只能给出确定性负荷预测结果,难以满足电力市场中不确定性风险分析决策的要求。文中提出了一种基于负荷预测误差特性的统计分析的概率性预测方法。该方法首先从时段与负荷水平2个联合维度上建立了对预测误差分布规律进行统计分析的模型,并提出了检验该统计规律有效性的原则和方法;将验证后的预测误差统计分布规律与确定性的负荷预测结果相结合,即可得到概率性的负荷预测结果。基于该结果,还能求取某一置信水平下的预测负荷曲线的包络线。结合实际电网数据验证了所提出方法的有效性和实用性,为概率性短期负荷预测提供了一条可行的新思路。 相似文献
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风电功率概率预测方法及展望 总被引:1,自引:0,他引:1
风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模方法提出了两种不同的分类方式:按照是否进行条件化假设或参数化假设进行分类,并介绍了概率预测中涉及的新型算法和概率预测的评价指标。最后,结合概率预测发展现状,针对误差分析不精细、概率预测与电力系统结合不充分等不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。 相似文献
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《高电压技术》2021,47(4):1129-1143
随着风电装机规模的不断增长,其并网后带来的安全运行和消纳利用问题日益突出,高比例风电接入的功率预测准确性愈发重要。现阶段,风电功率预测在平衡系统电力供应和负荷需求之间发挥了至关重要的作用;未来,风电短期和超短期功率预测在备用市场、现货市场及辅助服务市场中将发挥更大的作用,是风电参与市场交易的重要支撑手段。论文对风电功率预测的技术路线和关键应用进行了全环节综述和阶段性总结,介绍了适用于风电功率预测的数值天气预报关键技术环节,分析了面向不同预测对象的风功率转换模型及技术路线,探讨了不同预测模型的应用场景及性能评价方法。最后从未来应用发展需求的角度,提出了我国风电功率预测精度提升的相关建议。 相似文献
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《高电压技术》2021,47(4):1144-1155
开展可再生能源电力不确定性预测对于提升可再生能源的消纳能力,保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。不确定性预测是当前的研究热点,主要包括区间预测、概率预测和场景预测。相比于确定性预测,不确定性预测能够提供更丰富的信息,可以从变化区间、发生的概率以及可能出现的场景等更多维度去反映可再生能源电力的不确定性。论文以区间预测、概率预测和场景预测为线索,对可再生能源电力不确定性预测技术进行了归纳、总结和梳理。从相关文献发表的数量、年份、期刊的分布等多个方面对可再生能源电力不确定性预测的发展现状及趋势进行了分析;从预测结果的形式对不确定性预测的内容进行了分类介绍;阐述了区间预测、概率预测与场景预测的理论与模型,并对不确定性预测的评价指标进行了总结分析;最后结合可再生能源电力预测的研究现状和发展趋势,提出了未来值得关注的研究内容。研究成果为可再生能源电力不确定性预测研究提供参考。 相似文献
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负荷与气象是密切相关的,尤其在夏冬两季。以省网负荷预报为例,在传统的电力负荷预测中,所采用的气象信息一般是全省、全天的气象信息,比如全省最高温度、最低温度等等。当前,气象预报技术已经可以做到分区、逐时预报。该文总体思路是将分区逐时气象预测数据应用于负荷预报,以进一步提高负荷预测精度。指出了按照行政区域和气候区域相结合来分区,定义了基于负荷的综合气象因素,提出了根据网供电与综合气象因素进行预测的策略,给出了将相似日方法与支持向量机相结合的负荷预测方法。最后给出在河南电网应用的实际结果,对比表明采用逐时气象信 相似文献
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随着用电量预测的重要性逐步提高,新电改下园区成为电力改革重要试验区,用电量预测开始面向小规模用户的电力需求。为此提出了一种新型电量预测方法,根据用电量数据的时序特性,将时间序列法与指数平滑法两者的设计思想相融合,优化指数平滑模型,引入时间序列模型,建立新的改进模型。结果显示,该方法能提高用电量预测精度,降低发电成本,提高经济效益和社会效益。 相似文献
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负荷与气象是密切相关的,尤其在夏冬两季.以省网负荷预报为例,在传统的电力负荷预测中,所采用的气象信息一般是全省、全天的气象信息,比如全省最高温度、最低温度等等.当前,气象预报技术已经可以做到分区、逐时预报.该文总体思路是将分区逐时气象预测数据应用于负荷预报,以进一步提高负荷预测精度.指出了按照行政区域和气候区域相结合来分区,定义了基于负荷的综合气象因素,提出了根据网供电与综合气象因素进行预测的策略,给出了将相似日方法与支持向量机相结合的负荷预测方法.最后给出在河南电网应用的实际结果,对比表明采用逐时气象信息的预测精度比采用全天性气象指标的预测精度更高. 相似文献