基于多层次气象指标体系的电力负荷特性和负荷预测研究

气象因素作为影响电力负荷的主要因素,近年来己成为研究的焦点。本文归纳总结了气象因素在影响电力负荷变化的过程中体现出来的特点,在此基础上建立了多层次气象指标体系,梳理了研究气象对电力负荷影响时的思路,同时,提出了一套利用气象指标体系进行电力负荷特性分析和预测的方法,可依据气象条件得到不同的电力负荷特性预测结果,避免了传统...     

需求响应下的电力负荷特性分析

针对需求响应下的电力负荷特性,在介绍需求侧电力负荷分类基础上,研究了需求侧响应下多种影响因素,根据分析结果,分析了负荷预测过程中误差产生的机理及误差组成,将负荷特性分析技术用于缩小负荷预测误差,指出采用负荷特性分析方法拟定的预测网络输入可随预测模型柔性变化,减小预测过程中的总预测误差。     

完善电力负荷管理系统进行需方调峰资源调度

在分析当前电网供需形势和负荷特性基础上,论证了电力负荷管理系统在进行需方调峰资源调度、改善电网负荷特性和电力零售市场运作工作中的重要性,提出了电力负荷管理系统的实时性要求。     

准确把握电力市场方向 切实做好电力负荷预测

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在负荷预测中常用的几种预测方法,并对负荷特性分析预测方法作简单的阐述,同时就如何作好电力负荷预测工作提出建议。     

准确把握电力市场方向切实做好电力负荷预测

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在负荷预测中常用的几种预测方法,并对负荷特性分析预测方法作简单的阐述,同时就如何作好电力负荷预测工作提出建议.     

基于电力需求响应的负荷管理系统

文中对电力需求侧管理和需求响应的概念进行了介绍,在此基础上,对电力负荷管理系统的发展进行回顾,并结合智能电网的建设,从电力需求响应的视角,指出了电力负荷管理系统的参考发展方向,电力负荷管理主站应能掌握用户响应能力数据,负控终端应具有精细化用电控制能力.通过电力负荷管理系统,为需求响应的实施作准备.     

数据多维存储在电力负荷管理系统中的应用

研究对电力负荷数据的整合、分析、预测、挖掘方法是电力营销技术支持系统面临的一项重要任务。根据江苏省电力负荷管理系统的实际运行状况,基于多维层次立方体的数据存储策略,对数据存储模式进行了探讨,构建了数据存储与管理系统模型,模拟结果表明,可有效提高数据管理的效率。     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一。针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法。首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力负荷模型;然后,基于历史负荷数据采用变分贝叶斯估计算法训练模型参数的后验概率分布;最后,基于训练完成的模型对未来负荷的概率分布进行预测,从而实现电力负荷概率区间预测。采用实际电力负荷数据进行验证,并与其他方法进行对比。实验结果表明,所提方法取得了较高的预测区间覆盖率和较窄的预测区间宽度。     

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可获得较高的预测精度。     

重庆地区电力负荷特性及其影响因素分析

研究电力负荷变化特性和规律对提高短期负荷预测精度具有重要意义。根据重庆地区近年来收集的历史负荷数据和气象数据等相关信息,分析了年最大和最小负荷及典型日负荷曲线的变化规律,研究了该地区的负荷特性与主要影响因素之间的相互关系,并针对重庆地域特点,分析了各主要影响因素对该地区负荷的影响程度和主要影响时段。研究结果表明,目前温度、降雨量和节假日对重庆地区电力负荷的影响较大,可为研究重庆地区电力短期负荷预测方法和分析未来智能电网的负荷特性提供理论依据。     

电力月负荷的混沌趋势组合模型预测

针对电力月负荷同时具有趋势增长性和季节波动性,使负荷表现出复杂的非线性特征,从而提出了电力月负荷的混沌趋势组合模型。以四川省全省月负荷序列为例,把原始电力月负荷序列分解为趋势序列和剩余序列。通过计算剩余序列的混沌特征量,识别出剩余序列的混沌特性。在此基础上,利用混沌趋势组合模型对月负荷时间序列进行预测,实例结果表明,该方法对电力月负荷的预测是可行的。     

基于ARMAX模型的电力负荷预测

在综合考虑电力负荷的特点和影响电力负荷各种因素的基础上 ,采用 ARMAX模型对电力负荷进行预测 ,该模型具有在线修正参数的功能。对兰溪供电局的电力负荷的预测结果表明 ,该模型具有比较高的预测精度。     

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。     

合肥地区电力负荷预测软件应用

从研究合肥地区电力负荷变化规律和特性入手,本着实用的原则,确定了符合合肥地区电网实际特点的负荷模型。在实现并比较神经网络、特征曲线、时间序列3种负荷预测算法的基础上,提出了应用自适应模型和算法进行负荷预测的新思路,对地区电网负荷预测系统的研制提供了参考和借鉴。     

银川城市电力负荷特点分析与中长期预测

近年来银川市国民经济呈高速发展态势,用电负荷结构已发生了很大变化。根据银川市历年负荷资料,分析了银川城市电力负荷各方面的特点,找出影响银川电网电力负荷变动的因素,并对银川市2009-2015年以及2020年电力负荷与用电量进行了预测,分析与预测有利于掌握城市用电负荷的发展趋势．对城市电网规划和开拓电力市场提供决策依据具有指导意义。     

电力负荷混沌动力特性及其短期预测

根据非线性动力系统理论进行负荷建模和预测,并将预测精度作为一种辨识工具,用于分析电力负荷变化的动力特性。分析结果表明,可将负荷的变化特性描述为低维混沌系统。根据负荷的混沌特性及一步向前预测的精度提出一种优选重构参数的方法,并采用基于相空间重构的加权一阶局域法多步预测模型进行了负荷预测。相空间模型能识别负荷序列的内部特性并进行预测,因此是分析和预测负荷的有效工具。     

相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究

风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响,为了合理规划各类供电机组高效运行,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性,普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究,用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数,并由此得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构,在此基础上利用支持向量回归算法(PSR-SVR)对电力负荷进行预测,支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时间序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比,结果表明,这是一种误差小,精度高的电网负荷预测方法器。     

提高电力负荷管理系统通信效率的新方法

无线电台通信系统是电力负荷管理系统的重要组成部分,文章参照电力负荷管理系统数据传输规约,提出了一种在应用无线电台进行电力负荷管理时,能提高数据传输通信效率的新方法。该方法充分利用主站电台的全双工特性,通过主站对数据流的控制达到提高信道占用率及通信效率的目的,文章分析了采用新方法后系统通信效率的提高情况。     

面向电力市场的短期负荷预测系统设计及实现

考虑近期我国电力市场需求,提出了一种较实用的短期负荷预测系统构架。它由信息采集和管理系统、负荷预测系统、信息监测和计划考核系统、计划制定和上报系统构成。提出了扩展短期负荷预测的概念和预测方法, 完成当日剩余时段负荷点的重新预测,为实时电力市场日计划修正提供依据。短期、扩展短期、超短期负荷预测环节作为一个整体组成负荷预测系统,满足不同时段的负荷预测需求。信息采集和管理系统完成负荷预测前期的信息采集和分析,提高信息的有效性和可用性。信息监测和计划考核系统对上述信息进行监视,并对负荷预测系统进行控制。计划制定与上报系统依据预测结果制定负荷计划并上报。文中具体描述了各环节的实现原理和方法。     

呼和浩特地区经济与电力负荷预测研究

本文在分析呼和浩特地区负荷历史数据的基础上,根据呼和浩特地区配电网现状和未来电网的发展趋势,通过对呼和浩特市经济发展与电力需求基本关系的分析,以及历年全社会用电量及最大负荷的分析,应用组合预测方法,做出呼和浩特地区最大负荷预测。