考虑业扩报装的相关向量机月度负荷预测方法

针对传统月度负荷预测方法缺乏考虑负荷内在影响因素的问题,该文提出了考虑业扩报装的相关向量机月度负荷预测方法。该方法通过生长曲线拟合和k-均值聚类研究业扩报装后的用电趋势,提取出逐月影响比例,计算得到对当月负荷具有实际影响的业扩增量;将实际业扩增量和历史负荷数据作为样本输入,建立基于相关向量机的负荷预测模型,同时利用粒子群优化参数和组合核函数提高模型适应度。考虑实际业扩增量、考虑未修正业扩增量以及不考虑业扩报装的预测结果比较表明,实际业扩增量对月度负荷有较重要的影响,可以有效提高预测的精度。     

基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法

业扩报装是供电公司面向用户用电的一项重要业务,对保证配电网安全稳定运行、提高配电网经济效益具有十分重要的意义。当前供电公司在制定业扩报装供电方案时,一般只考虑用户的最大负荷,忽略了大用户负荷的时序特性,导致电源点负荷日峰谷差不断增大等一系列问题。为进一步提高大用户业扩报装方案的精准化程度,提出了基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法。首先,通过模糊C均值聚类(FCM)建立大用户负荷特征库;其次,通过梯度提升树模型建立了负荷模式识别方法;最后,建立大用户供电接入方案优化模型,确定供电接入优化策略。文中所提方法可降低电源点负荷峰谷差率,提高电力系统安全稳定性。     

基于负荷特征库的大用户供电接入决策方法

业扩报装业务是电改背景下提升大用户供电服务水平和电网资产利用率的重要环节。当前业扩报装业务在制定供电接入方案时,由于忽略了大用户负荷的时序特征,易造成同类型负荷集中接入同一供电点,导致供配电设施利用率不高等一系列问题。为此,提出基于负荷特征库的大用户供电接入决策方法。首先,采用模糊C均值聚类从历史用电数据中提取若干负荷模式,构建大用户典型负荷特征库;其次利用决策树模型对新接入大用户进行负荷模式识别;随后提出供电接入组合优化模型;最后通过典型算例验证所提方法的有效性。     

电力业扩报装分析预测系统在电力行业的应用与研究

根据市场需求,电力行业对业扩报装分析提出了更高的要求。一方面要求业扩报装工作不断提速,加快转变为企业售电收入,另一方面要求从新装增容客户申请中分析出对企业售电量负荷的影响。原有的电力业扩报装分析预测系统存在分析不科学、缺乏系统的评价方法等问题。为了加强业扩报装分析预测科学管理,就必须开发科学的电力业扩报装分析预测系统。本文主要介绍了一种新的电力业扩报装分析预测系统的设计及应用。通过用电类别、典型行业、地区划分、典型容量等7个功能模块实现远期、近期负荷变化、电量变化及地区负荷、电量增长点统计情况。可以使管理者第一时间了解电量预测、负荷预测等情况,为企业决策提供科学详实的依据。     

考虑大用户报装的新兴区域负荷预测研究与应用

负荷预测是电网节能经济调度的基础,而有效的大用户负荷预测是提高整个电网负荷预测准确率的关键因素。以典型的新兴区域远景负荷预测为例,综合对比常规负荷预测结果及部分大用户报装容量之间的数据差异,通过对预计新增大用户负荷进行统计分析并进行负荷预测校验修正,从而制定大用户供电策略,不仅提高了地区负荷预测的精度,还对电网规划、安全经济运行等提供了有力支撑。     

基于修正业扩容量曲线的月度电量预测方法

业扩报装容量与用户用电水平具有紧密的联系。本文建立了基于修正业扩容量曲线的月度电量预测方法,使电力企业能够根据用户业扩报装情况准确预测出用户个体以及行业整体的用电趋势。首先,对用户个体的存量电量和各次业扩所产生的电量分量进行分离,并采用生长曲线模型对各电量分量的过渡过程进行拟合;其后,提取得到用户的用电特性指标,并据此对行业整体的月度净用电容量曲线进行修正;最后,对行业月度电量曲线进行季节调整,并针对电量趋势项与修正后的净用电容量以及其他相关因素建立预测模型,进而得到行业月度电量预测值。实例分析表明,修正容量曲线能够有效地降低预测误差,验证了预测方法的有效性和准确性。     

多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统

针对多元大数据在智能配电网中的应用问题,为实现配电网的精益管理、科学预测和合理规划,文章开发了多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统。对软件系统的总体框架进行了设计;对软件系统的各功能模块进行开发和介绍;给出了软件系统的一个应用实例。该系统充分利用海量的历史负荷数据进行负荷特性分析,建立负荷特征库以及业扩信息库,通过对新接入用户进行信息匹配实现负荷管理及最大负荷预测。此外,该系统建立负荷预测方法模型库,可提供不同维度的负荷预测功能,从传统的地区负荷预测转变为馈线负荷预测,结合馈线现状以及业扩信息优化用户接入决策。总的来说,该系统具有功能模块数据链路互通、不同功能之间能提供信息支持、整体采用模块化设计思想等特点,可满足电网企业的日常应用需求。     

融合负荷和气温周期性特征的短期负荷预测方法∗

针对传统考虑气温因素的短期负荷预测模型存在预测精度不高的问题,提出了一种考虑负荷和气温周期特征的短期负荷预测模型.首先对气温及负荷序列采用VMD分解得到两组特征互异的分量,取其中与原始负荷相关性最大的分量分别作为气温特征和负荷特征.然后,将历史负荷特征结合所取的气温特征和负荷特征一起输入GRU模型进行预测.算例分析表明,该模型的平均绝对百分误差为0.765％,验证了所提方法在电力负荷预测的有效性.     

应用负荷特性曲线由分量预测总量负荷的方法研究

负荷预测是电力规划的重要内容,由分量预测总量负荷的负荷方法,如土地利用法和报装负荷推算法等,是一种负荷预测方法的重要类型。分量负荷之间的“同时率”取值是否准确,直接影响着该类方法的预测结果。本文应用负荷特性曲线叠加代替“同时率”的经验数值,从而提高由分量预测总量的负荷预测方法的准确性与合理性。     

基于决策树和逐步回归的气温对负荷影响的定量分析法

气象状况尤其是气温是对短期负荷预测精度影响最大的因素。文章提出了一种采用决策树和逐步回归技术对气温和用电负荷之间的关系进行定量分析的方法,并对上海地区气温与负荷之间关系进行分析。该方法首先从原始负荷数据序列中提取受气象因素影响的负荷分量;然后对气温影响负荷的滞后性进行了分析并得出了在上海地区气温对负荷影响的滞后性一般不超过12h的结论;在此基础上运用决策树和逐步回归技术进一步给出了气温对负荷影响的定量分析结果。根据定量分析结果所设计的实际短期负荷预测方法进行负荷预测实践,结果表明该分析结果能够有效反映不同气象条件下气温变化对负荷的影响。     

大客户业扩报装风险点查找及自动研判信息化技术

主要对大客户业扩报装核心流程环节存在的服务风险进行分析研判,编制《大客户业扩报装风险预判典型案例分析》,提出相关建议措施。依据国家、行业有关规程标准,编制《大客户业扩报装技术规范应用指导书和标准卡》,对大客户业扩报装核心流程环节工作任务进行细化分解。在此基础上,通过开发运营管理平台大客户业扩报装模块,实现大客户业扩报装风险点查找和自动研判,确保客户业扩工程"零缺陷"接入电网,提升服务水平,保障电网安全。     

2020-2021年冬季京津唐电网负荷与气温之间的关系研究

冬季空调器、电采暖等供暖设备的使用率逐步提高,京津唐电网负荷受气温的影响也愈发明显,并在2021年1月6日的极寒天气影响下创历史新高.为了解气温对京津唐电网负荷的影响,并且准确预测次日负荷大小,首先对京津唐电网日最大(小)负荷与日最低(高)气温进行相关性分析;其次,建立负荷与气温的线性回归模型,分析京津唐地区负荷对气温...     

广州电网负荷特性分析

"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.     

夏季日最大降温负荷的估算和预测方法

随着空调等降温设备的大量使用,降温负荷对电力系统安全经济运行的影响越来越显著。以广州市的历史负荷和气温数据为基础,分析了广州市夏季降温负荷与气温之间相关性。首先,考虑到夏季基准负荷逐日的增长量,提出利用灰色系统GM(1,1)模型预测出电网夏季的日基准负荷曲线,进而准确剥离出夏季的日降温负荷曲线,并分析了日降温负荷曲线的“W”型变化特征。其次,基于日最大降温负荷与日最高温度的相关性分析,建立了日最大降温负荷与日最高温度之间关系的分段回归模型,并对日最大降温负荷进行预测。最后考虑温度累积效应的影响,对分段回归模型进行了修正,进一步提高了预测精度,从而为准确预测电网夏季日高峰负荷提供依据。     

广州地区负荷预测分析及其软件应用

基于广州地区电网负荷特性分析及分类负荷特性曲线的测绘,采用负荷报装及分类负荷特性曲线拟合的方法,开展短期广州电网负荷预测工作,明确了在此基础上软件实现的方法、结构流程和功能。     

气象环境对电网负荷的影响因素分析

针对地区电网负荷易受多种气象因素影响,负荷预测中存在诸多不确定性问题,研究了气象因素对电网负荷的影响,最大程度减少由气象因素造成的负荷预测偏差。应用灰色关联度分析方法,基于大量历史数据,剖析气温、湿度、风速等气象因素与负荷特性变化的关联度,得到对负荷变化产生主要影响的气象因素。在此基础上,为了量化分析主要气象因素对负荷影响的程度,采用支持向量回归的方法得出日特征气象因素、实时气象因素对负荷变化的的灵敏度模型。同时,考虑到气温的累积效应对负荷特性变化的重要影响,研究气温累积效应对负荷的影响规律,得到气温累积效应修正公式,并用实例证明对历史数据经累积效应修正公式进行修正后,修正数据能够切实提高负荷预测的准确性。     

南京电网负荷与气温敏感性分析

气候变化对负荷的影响在逐年增大,同时也影响着电力系统负荷预测的精度.对南京电网2011年全年的负荷水平进行了详细分析,根据日最高负荷和气温的相互关系,计算出南京夏季、冬季的空调负荷水平,得出了最高负荷与气温的敏感性系数,为提高南京电网负荷预测准确率提供了有效参考.     

深圳电网负荷与气温的关系研究

为了解深圳地区的电力负荷特性,本文对2012—2014年深圳电网负荷与气温的关系进行了全面地分析。通过引入负荷-最高气温梯度和负荷-最低气温梯度,建立了高温负荷日日最高负荷与日最高气温和日最低气温的关系模型,并通过相关系数证明了其有效性。据此获得了深圳高温负荷日负荷受气温影响的规律,对提高深圳负荷预测的准确性,指导深圳电网的运行和规划有重要的意义。同时,本文也经过计算得出深圳年最大制冷负荷的比例可达35%左右,为深圳夏季负荷的重要组成部分。     

基于双修正因子的模糊时间序列日最大负荷预测

天气温度变化是影响短期电力负荷预测的主要因素.为提高预测精度,引入负荷变化影响因子和气温影响因子,提出基于双修正因子的模糊时间序列预测算法.根据负荷变化趋势,提出分段预测的思想,在拐点处用负荷变化因子进行修正,然后用气温影响因子对预测结果进行二次修正.将改进的算法用于某电网夏季最大负荷的预测.数值结果表明该算法具有较高的预测精度.     

基于GIS的配网业扩报装辅助支持系统的设计及实现

业扩报装是供电公司营销和配网管理的一项重要工作,是形成良好的配网结构的关键因素之一。配网设备种类多、数量大,且信息化程度相对较低,处理用户报装需求时,仅凭人工记忆和纸质材料决策确定供电方案,可能出现变电站供电范围彼此交叉、线路交错、供电路径较长等现象,难以保障电网结构的可靠性和经济性。本文设计了基于GIS的配网业扩报装决策支持系统,集负荷、间隔、规划、隧道管井、架空线路、在途业扩工程等信息于一体,以空间分析、神经网络、地理分词等算法为手段,结合多维图形可视化技术,通过集约化、精细化管理,实现业扩报装工作程序标准化、业务流程规范化,简化用电手续,帮助客户经理协调、督促、推动整个业扩报装项目顺利进行。