深圳电网自动运行的短期负荷预测系统

概述了深圳电网自动运行的短期负荷预测系统的结构及其实现方案。该系统采用闭环运行机制，实现“无人值守”负荷预测模式，以适应电力市场发展的需要。详细描述了实现该系统的要点和难点，并给出了解决方案，提出了坏数据辨识、气象累积效应、自组织算法等概念和方法，在应用实例基础上对系统运行情况进行了总结。     

一种电力系统短期负荷预测网络信息系统

在应用BP神经网络对电力系统进行短期负荷预测的基础上，设计了基于三层C／S网络信息结构的电力系统短期负荷预测系统，并给出了一种具体的实现方法。该方法使用户可以通过在线方式浏览历史数据，查看预测结果并分析市场走势，通过预测系统，客户能够根据负荷值采取相应措施，最大程度减少损失并获得较高利润，该系统目前用于预测美国加州电力系统负荷，随着国内电力市场的开放，也用于预测山东，浙江等省的负荷，该方案采用的先进计算机技术和体系结构保证了系统的良好性能。     

负荷计划管理系统的构建及应用

利用负荷计划管理系统软件，与调度运方结合，可以完美实现短、远期的负荷管理，进行合理调度，从而确保电网安全、经济运行。通过对电力负荷的特性、负荷预测的要求与数据采集源的分析，介绍了负荷特征输入量的选择方法。叙述了构建负荷计划管理系统的预测模型、预测方案及研发经验。实践证明，该系统从1996年形成雏形至2004年不断完善与研发，并随着调度自动化系统的多次升级，在配合新系统的使用同时，有效结合新系统的负荷预测功能，实现发供电负荷的准确预测。     

扩展短期负荷预测的原理和方法

在电力市场环境下，制定和调整当日负荷计划的周期缩短，负荷预测系统需要在留有2h时间裕度的情况下，对当日未知负荷进行重新预测。该文提出的扩展短期负荷预测方法可以满足这种要求，并在文中仔细阐述了该方法的应用背景，理论及概念，给出了实现方案，最后，以实际系统数据说明了该方法的必要性和实用性。     

基于预测的智能配电网负荷转供策略生成方法

提出了一种基于预测的智能配电网负荷转供策略生成方法,该方案从配电监控系统获取系统运行的断面数据,根据系统的一次模型信息及设备运行状态,通过拓扑服务计算得出系统运行的拓扑结构,为负荷转供提供依据;从预测系统获取系统预测结果,把系统运行的拓扑结构、预测结果输入负荷转供专家系统,根据转供的权重配置,计算生成转供策略;转供策略存入数据库或进行界面展示,为运行人员提供决策依据。     

地区电网短期负荷预测系统设计

作为能量管理系统的一项重要组成部分,准确的短期电力负荷预测对现代电力系统安全可靠的经济运行有重要作用.为提高预测精度,新的预测模型在不断研究中.设计了广州电网自动运行的短期负荷预测系统的结构及其实现方案;对系统的功能设计、数据库接口、体系结构以及系统配置等进行了介绍;最后,研究了短期负荷预测的自学习、自适应和反馈机制.     

错峰预警信号系统的实现

错峰预警信号系统基于错峰用电方案,通过准确的负荷预测,并将负荷预测结果转化为预警信号,以短信息为通信手段引导客户迅速响应,最终实现有序用电。介绍了广东电网错峰预警系统结构、信号发布流程、畅通系统信道及监督检查方法。     

数字式智能化配电房管理系统的设计及应用

重点介绍了数字式智能化配电房管理系统的功能及具体实现方案,采用故障预警管理功能实现了预测、预警的防控措施,通过网络重构功能达到配电负荷均衡化或者线损最小的目标,采用负荷预测功能保证了负荷预测准确率和实现负荷控制,通过离线运行管理功能实现了配电系统设备分布较为分散,施工难度大的山区城镇配电系统的维护和管理,并列举了三个典型方案来满足不同用户的需求。     

广州电网负荷特性分析及短期预测模型设计

结合广州电网负荷短期预测系统的开发工作，设计了合理的预测模型。分析表明，该地区负荷表现出较强的以周为间隔和以日为间隔的周期性，民用负荷占据较大份额，日负荷分时段特性明显。的预测系统基于人工神经网络技术，针对性地分别建立了人工神经网络训练周模型和日模型，在对历史电网负荷和气象数据进行预筛选的基础上，结合对日负荷的分时段预测处理，开发短期预测系统。系统具有较高的预测效率和满意的预测准确度。针对该地区夏季高温季节出现的负荷饱和特性，设计了基于专家知识的预测检验环节，运行结果理想。     

基于C/S模式的电网短期负荷预测及负荷分析管理信息系统

通过引入24h气象预测信息，并以负荷分析为基础，采用相似日、相似时段的负荷预测原理和基于K线图形式的图形处理方式，生成集负荷分析，负荷预测，预测管理和预测发布功能为一体的电网短期负荷预测及负荷分析管理信息系统，该系统应用先进的网络技术和数据库技术，构建了面向对象的模块化软件，目前该系统已应用于天津电网负荷分析和负荷预测管理工作，运行稳定，性能良好，具有界面友好，操作简便，维护成本低，预测精度高等优点，是负荷管理和预测人员的好助手。     

厂站自动化系统从客户/服务器到客户/集群服务器结构的改造

目前许多厂站自动化系统采用客户/服务器结构.文中提出了在厂站自动化系统中实现从客户/服务器模式到客户/集群服务器模式转变的一种思路和实现方案,并且分析了其优点和难点.客户/集群服务器模式可提供一种更为灵活的服务端结构,它通过集群服务能够很好地均衡服务端负载,解决或减轻单纯客户/服务器结构中遇到的问题.该方案已在NSC300UX系统中得到应用.     

两种短期负荷预测精度考核标准的比较

负荷预测精度是对电网的负荷预测结果相对于实际发生负荷的偏离程度的事后衡量指标，是电力主管部门促进各级负荷预测部门提高负荷预测精度的考核手段之一。现行的两种考核标准还存在一些问题。文中主要对日负荷预测准确率和日合格点百分数进行了比较分析，揭示出这两种考核指标之间的内在联系，并对存在的问题进行了针对性研究，界定了这两种考核标准的适用范围。在对实际负荷进行概率统计分析的基础上，初步给出了针对具体电网负荷变化的规律性制定考核标准的参考方案，并验证了其可行性。     

经验模态分解和遗传程序设计算法在短期负荷预测中的应用

负荷预测精度的高低关键因素之一取决于预测技术。为此,提出将经验模态分解和遗传程序设计算法相结合用于电力系统的短期负荷预测。具体预测过程是对负荷样本进行经验模态分解,然后对分解后的各本征模态分量分别利用遗传程序设计进行分时预测,并通过对各本征模态分量的预测结果进行重构来得到最终预测结果。预测结果的误差基本都在4%范围内,说明此方法能够满足实际预测要求,具有一定可行性。     

基于有序充电的电动汽车充电站在线监控系统

在分析大规模电动汽车接入对电网的影响和当前各种有序充电策略的基础上,提出基于有序充电算法的电动汽车充电站在线监控系统。系统通过开发通用总线实现数据的采集和导入,分别部署数据库服务器、处理控制服务器和Web服务器,采用B/S架构,通过Web方式发布,逻辑上分为数据层、业务逻辑层和表示层。从负荷预测管理、电池信息管理、有序充电控制、负荷曲线分析、可视化监控和数据统计分析等功能上实现充电站在线监控。最后介绍了系统的应用情况,对各主要功能进行了展示,并对未来发展趋势和研究方向提出了建议。     

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是，当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时，采用灰色模型进行负荷预测的误差较大，预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中，可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明，此模型在负荷预测中是适用的，尤其对于负荷按“S”型曲线增长的情况，不但具有较高的预测精度，同时保留了灰色预测方法的优势和特点。     

电力系统中长期负荷预测软件包的开发

作者开发了基于Windows操作平台的电力系统中长期负荷预测软件包。该软件包分为原始数据处理、负荷预测、预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包建立的负荷预测的模型库具有分析、计算快速，检验方法多、结果输出形式多样的特点。模型库具有智能化的专家系统，可以针对不同地区的具体情况进行调整，适用范围广泛。最后以某地区的需电量历史数据为例，选择了5种不同模型进行了预测，并与综合模型的预测结果进行了分析和比较。分析表明该软件包人机界面友好、选用模型合理、预测结果精度较高，能够满足当今快速发展的电力市场对于电力负荷预测的精度的要求，并解决了当前电力系统中一些负荷预测软件可操作性不强，模型适用范围小的问题。     

采用谱分析建模和基于人工神经网络的短期负荷预测方案

提出了一种基于谱分析法进行建模的短期负荷预测方案,该方案利用负荷历史数据的谱分析结果进行人工神经网络(ANN)模式分类和选择输入变量.方案采用快速傅立叶变换(FFT)进行负荷数据预处理,运用滤波算法及小时负荷曲线的频谱分析来研究电网负荷的周期特性,所得结果表明四季负荷的谱特性具有明显差异,应采用不同的模型和方案进行预测.谱分析有助于各时段预测方案提取输入变量.利用该思路构造的基于人工神经网络的负荷预测方案被用于预测广东省网的负荷,与其他普遍采用的输入变量预测结果的对比表明,所提方案在短期负荷预测中的性能良好.     

农村配电网自动化系统建设模式的研究及应用

阐述了农村配电自动化系统的建设模式、系统配置、主站方案选择与通讯,探讨了系统在配电可靠性、无功优化等方面的应用情况,并提出了利用该系统防止窃电的新技术。     

面向区域综合能源系统的电-气负荷联合预测研究

能源互联网中电力系统与天然气系统的依赖增强,给综合能源系统中电力系统与天然气系统的负荷预测带来了更高的挑战。文中提出了基于长短记忆网络与权值共享的电-气联合负荷预测方法。文中在预测模型中使用了相关系数对天气因素进行了分析,提取了对两种负荷的重要气象因素,将长短记忆网络作为主要预测算法,权值共享模式分析了电-气两种负荷之间的相关性。算例中使用云南省综合能源系统示范工程数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了综合能源系统中电力与天然气负荷预测的精度,有着较高的应用价值。     

Application of an innovative combined forecasting method in power system load forecasting

To fully integrate the advantages of several forecasting models and improve the accuracy of load forecast results, the application of the combined forecasting method to power system load forecasting is introduced in this paper. The evolutionary programming and fuzzy comprehensive evaluation methods are employed to deduce the weight coefficients of each model. Practical cases are studied using the two methods and tested to be feasible and effective.