基于改进聚类分析方法的系统负荷预测研究

随着系统负荷的用电结构、负荷变化越来越复杂,常规方法无法科学评估用电需求水平.为此基于改进的聚类分析方法对母线负荷进行分类预测,继而将各类母线预测结果聚合,从而得到系统负荷预测结果.预测结果证明该方法可实现系统负荷的精细化分析预测,提高预测精度.     

多层次母线负荷预测方法研究

母线负荷预测不仅是推进调度精益化管理的重要手段,而且对于节能调度的推行、发电计划的制定、电力现货的交易等工作具有至关重要的作用.目前绝大多数短期负荷预测都是系统级的,母线负荷预测很难直接套用系统负荷预测的方法,因此提出一种基于挂接电源、终端用户及检修、气象等因素的多层次母线负荷预测方法.通过该方法可实现母线负荷预测的精细化分析预测,有效提高预测精度.     

广西电力负荷特性分析预测

受供电管理体制约束,广西全社会口径历史负荷数据获取困难,加大了全区负荷特性分析预测的难度。本文在收集大量历史用电资料的基础上,综合考虑非统调负荷对统调电网负荷曲线的修正作用,分析广西全社会历史负荷特性及变化趋势。结合负荷特性影响因素分析,对广西“十二五”期间全社会负荷特性进行预测,并与相邻广东省用电负荷特性进行对比分析,预测的全社会口径负荷特性可为全区电源规划及调峰研究等提供依据。     

基于多因素影响的母线负荷预测系统设计及应用

准确的母线负荷预测可为经济调度和节点电价计算提供可靠的保障,为此提出了基于多因素影响的母线负荷预测系统。基于对影响母线负荷预测准确率因素的研究,介绍了系统设计结构和数据库设计内容。预测系统在某地区电网中得到应用,并获得了可靠的预测结果,这表明系统具有易用性、实用性的特点。     

参照系统负荷预测的母线负荷预测修正方法

由于母线负荷预测结果的精确度相对系统负荷预测较低,提出了一种参照系统负荷预测值的母线负荷预测值修正方法。先根据母线负荷预测值之和与系统负荷预测值之间的差值确定需要修正的负荷点,再选择该点临近的连续数点系统负荷组成曲线,寻找系统负荷的相似曲线,对应相似日的各母线负荷组成样本、各样本修正值的期望和方差决定修正后的各母线负荷值的范围,采用最小二乘逼近建立二次规划问题,最后利用LINGO软件求解。算例表明了该方法从整体上提高了母线负荷预测的准确率。     

运用季节和趋势模型预测用电负荷

用电需求迅猛增长和电力供需矛盾日益突出使得用电负荷预测越来越重要。对引起用电负荷变化的季节性和趋势性特点进行分析,并以此为依据,建立季节和趋势摸型来预测2004年月度用电负荷。预测结果表明季节和趋势预测模型是一种有效和可行的负荷预测方法。运用该方法对负荷进行预测对于如何在现有的供电容量下提高电能使用效率、提高电网负荷宰具有重要的指导意义。     

基于配用电信息分区分类的短期空间负荷预测

精确负荷预测是实现电力系统安全经济运行和电网科学管理的基础。首先提出一种基于分区分类的空间负荷预测方法,该方法依托GIS系统中的地理空间信息和电网信息,进行区域划分;然后将区域内负荷分为工业、商业、居民、其他等类型,基于配用电历史信息,采用模糊聚类方法对区域内的负荷类型进行归类,获得影响负荷的主要因素;再以不同类型的负荷预测为基础,考虑跨空间和非跨空间负荷转移等情况,获得精细化的空间负荷预测方法;最后通过我国南方某实际电网的算例分析,验证了该方法较传统的空间负荷预测方法在预测精度上有较大提升。     

基于数值天气预报的母线负荷预测

针对母线负荷量大面广,易受气象变化影响,且传统天气预报与母线负荷之间存在极为松散的地理对应关系,提出了基于数值天气预报和负荷分类的母线负荷预测。通过获取母线负荷所属行政区域,如县、乡或市辖区的地理位置,提取与母线地理位置紧密对应的高精度数值天气预报信息。通过研究母线负荷与气象因素的相关特性,构建了基于数值天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型。通过对某省母线负荷进行分析预测,验证了该方法的实用、有效性。     

多级负荷聚类和解耦机制的配电网短期负荷预测方法

为解决配电网供电分区负荷特性因用电结构与用户用电习惯差异呈现多样性,导致泛化的预测模型难以提供满意计算精度,以及新投运配变由于缺乏历史数据积累,无法为机器学习提供大量训练样本的问题,提出了一种多级负荷聚类和解耦机制的短期负荷预测方法.首先,进行基于变电站用电量以及台区用户用电特性差异的多级负荷特性聚类.随后,对不同聚类配变构建基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型,并采用负荷标幺曲线和基准值分开预测的解耦机制应对新投运配变的小样本问题.最后,综合分类预测结果得到日负荷预测曲线.实例证明该方法能实现负荷预测的精细化,并减小新投运配变的预测误差影响,改善了综合预测结果.     

影响江西电网负荷预测准确率的因素分析

本文分析了影响江西电网用电负荷的诸多因素(如气象、小水电、大用户、节假日及特殊事件的影响),从加强对气象因素、负荷类型及历史数据的精细化分析入手,研究各种负荷预测方法,找到了适应江西电网目前状况的短期负荷预测方法,进而提出了提高江西电网负荷预测准确率的主要思路。     

用于小水电地区负荷预测的两阶段还原法

影响电力负荷预测的因素较多,其中小水电出力的强不确定性对多小水电地区负荷预测准确率的影响尤其明显。文章首先分析了小水电发电负荷的特性及主要相关因素,根据小水电的规律性,提出了小水电负荷预测的有效方法。考虑到不同负荷成分的差异性,提出了多小水电地区负荷预测的两阶段还原法,将网供负荷分解为全社会负荷与小水电负荷,根据各自特点选择不同的适合的方法预测,再还原为网供负荷预测结果。实例验证了文中方法的正确性和有效性。文中的工作对于多小水电地区网供负荷或小水电负荷预测具有重要现实意义与实用价值。     

基于相空间重构ARIMA和SVR的母线净负荷预测

为实现对含分布式电源母线净负荷的实时跟踪和预测,以分布式光伏并入电网的母线负荷情况为基础,根据净负荷本身固有的线性和非线性属性,提出了基于相空间重构自回归滑动平均(autoregressive moving arerage,ARIMA)和支持向量机(support vector machine,SVR)的母线净负荷预测方法。首先基于历史净负荷数据使用ARIMA建立拟合模型,对净负荷线性成分预测分析,之后用CC法对非线性成分进行相空间重构,利用SVR模型对非线性部分进行预测。数据建模的结果表明,提出的ARIMA-CC_SVR预测模型对含有分布式光伏成分的母线净负荷适用性较强。     

基于解耦机制的小地区短期负荷预测方法

小地区短期负荷预测是电网企业精细化管理的重要手段。针对小地区短期负荷预测的特点,提出了基于解耦机制的误差分析模型和预测机制,将短期负荷预测分为负荷水平预测和标幺曲线预测两部分。小地区负荷结构单一,标幺曲线相对稳定;负荷基数较小,负荷水平的波动比较明显;标幺曲线和负荷水平受不同因素的影响,影响机理不同,分别预测有利于提高预测精度。提出了标幺曲线和平均负荷预测方法,理论分析和实践均证明,该方法能较好地把握负荷发展规律,提高了标幺曲线和平均负荷的预测精度,使总预测效果得到了改善。     

基于支持向量机的中长期日负荷曲线预测

提出了一种预测中长期日负荷曲线的新方法,通过历史典型日负荷数据构造出典型日年度发展时间序列,运用支持向量机方法对预测日各时刻负荷值进行预测并得到了典型日负荷曲线。该方法不需要对日负荷特性、最大负荷及需电量进行预测,因此避免了可能的误差积累问题。以某电网为例对该方法进行了测试,结果表明其具有较高的预测精度。     

电力负荷预测的方法研究

阐述了电力负荷预测的基本概念和方法,收集了本地区近5年来经济发展的GDP值和供、售电量的历史数据,采用弹性系数法、时间序列法和回归分析法对本地区未来5年的电力负荷进行预测,并且对预测结果的准确性和各类预测方法的优缺点进行分析对比,分析结果表明,优选组合预测法具有较好的预测效果.     

母线负荷预测的实用算法

母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,其预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度的大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过MATLAB对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。     

母线负荷预测的实用算法

母线负荷预测是制定电网运行方式的基础,预测的精度将直接影响到后续安全校核的分析结果以及电网输送能力的计算和运行方式的安排。综合考虑母线负荷的特点,根据历史样本数据类型,考虑天气、节假日、企业生产变化、母线负荷的转供等因素,提出一种新的母线负荷预测的实用算法。所提方法基于相似日的模式匹配原则,依照与待预测日模式的相似度大小确定其间的分配系数权重,进而预测母线负荷。通过Matlab对一实际电网进行仿真,结果证明了所提方法的精确性和实用性。     

基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型

负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。本文研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,本文所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。     

提高电网短期负荷预测精度的研究

以广东珠海电网为例,对负荷特性、经济发展特点、气候变化、预测技术等影响负荷预测的因素进行分析,提出提高电网短期负荷预测精度的措施:建立和完善典型日负荷样本数据库;特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预;合理做好负荷日的类型分析;采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测;建立气象负荷数据源预测模型.这些措施在珠海电网中应...     

基于小波分析的月度负荷组合预测

针对电力系统月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的非线性特征，提出了一种基于小波变换的月负荷预测方法。通过小波变换把月负荷序列分解为多个频率成分的叠加，针对不同频率成分的不同特点采用不同的预测方法，最后将各频率成分的预测结果重构进而得到预测数据。该方法避免了考虑气候、政策等因素，仅利用电力负荷历史数据进行预测。实例结果表明采用该方法进行月负荷预测可以达到较高的精度。