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广州电网负荷特性分析 总被引:8,自引:0,他引:8
"十五"期间广州地区电网最大负荷持续快速增长,峰谷差逐年增大,高峰时段和电力设备检修季节电力供应紧张,给电网安全运行带来很大威胁,也给电力负荷分析预测、电网规划计划工作带来许多困难.本文在积累和分析大量负荷特性数据的基础上,第一次较伞面、完整地摸清了广州电网负荷的变化规律及发展趋势.深入分析了气温对负荷的影响,提出温度敏感点的概念,计算出广州降温负荷的比重,对电力最高负荷的短期预测有较强的指导作用.文中给出的广州电网负荷特性值有较高的可信度,将为电网规划及调度计算电网年最大负荷提供有力的依据. 相似文献
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由于气象因素对负荷影响的程度日益加大,必须深入研究温度、湿度等主要气象因素对电力负荷的影响作用,这对于进行电力负荷控制和管理以及电力系统的安伞经济运行具有重要的意义.利用所掌握的历史负荷数据以及历史气象数据,研究和探讨了多日累积气象因素对于电力负荷的影响,特别是分析了多日累积温度与日最高负荷之间的相关性及变化规律,提出了累积天数的辨识方法,从而得到了气象因素累积效应的数值化模型,由此把握电力负荷在不同气候条件下的变化幅度和发展趋势.希望为今后短期负荷预测工作提供参考. 相似文献
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基于历史负荷数据和气象负荷数据关联分析了安徽电网负荷特性并实现ASP查询。分析得出安徽电网负荷具有较强的以季节和以日为间隔的周期性,一定条件下的周周期性,民用负荷比重较大,节假日对负荷影响明显,气象条件对短期负荷影响大等特性。其查询ASP基于ASP.NET技术和数据库技术,能给出对任意时段各种负荷特性和气象负荷关联特性查询结果,表明它是一个实用、方便的负荷特性分析工具。 相似文献
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随着地区经济的发展,泰州市大型、特大型企业日渐增多,用电负荷、电网规模不断增长与扩大.文中在分析泰州地区负荷特性分析的基础上,对如何做好泰州电网负荷预测工作展开讨论,针对影响负荷预测准确性的主要影响因素进行了详细分析,并对如何进一步提高负荷预测的准确性提出了解决办法. 相似文献
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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。 相似文献
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关注分析经济发展水平与能源分布对电网负荷特性的改变,将有助于调整与制定相应的用电计划,合理调度发电,降低发电成本,确保安全可靠供电。分析了2005—2013年京津唐电网电力消费特点及负荷的年度变化趋势和月度规律,并对夏季典型日和冬季典型日进行了分析。进一步的,结合国家政策的变化和调整,对2014—2016年电力需求及负荷特性进行了预测,为有序用电、需求侧管理以及制定节能减排政策等提供参考。 相似文献
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传统的短期负荷预测中并未考虑实时气象因素的耦合作用,针对此提出了考虑实时气象耦合作用的时域卷积网络短期负荷预测方法。首先,分析了各项实时综合气象指数与负荷曲线的相关性,进而构建了混合日特征量与实时气象因素的相似日选取方法。然后,引入各项实时综合气象指数作为模型输入。最后,采用能够充分考虑并包容实时气象因素与负荷"时差性"特点的时域卷积网络进行日前负荷预测建模。实验仿真以某地区电网实际负荷为例,研究表明该预测模型能够有效提升地区电网日前负荷预测精度。 相似文献
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短期负荷预测中考虑夏季气温累积效应的方法 总被引:6,自引:3,他引:6
由于气象因素对负荷的影响较大,在短期负荷预测中需合理考虑气象因素的影响。气温累积效应是夏季气象因素影响负荷的重要现象,是指待预测日之前若干日的气温对待预测日的负荷具有比较明显的影响,持续高温情况下影响尤其明显。对大量气象数据的分析表明,在不同条件下,累积效应的强度不同,对负荷的影响程度也不同。据此,提出了用离散的累积系数和温度修正公式来反映累积效应强度的方法,考虑了各种影响累积效应强度的因素,如待预测日的气温、高温持续天数等。实例表明,所提出的方法比较准确地反映了累积效应对负荷的影响。 相似文献
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陕西电网负荷特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用详实的数据,对陕西电网负荷特性进行了深入的研究,并对影响负荷特性变化的主要因素进行了分析探讨,提出了陕西电网负荷特性未来变化的趋势。 相似文献