短期负荷预测过程实时气象的影响分析及处理方法

短期负荷预测是电力系统运行中极为重要的一部分,对电力系统的稳定运行起着非常重要的作用,对电力公司的发供电平衡、电网运行方式调整、设备检修安排等也有着重大的影响。然而,影响电力负荷的因素有很多,值得关注的当属实时气象因素[1]。对实时气象因素对短期负荷预测过程中产生的影响这一话题,研究人员一直都在努力研究。本文将简要分析实时气象在短期负荷预测过程中的影响,进而提出一些解决办法。     

一种基于云计算的新型智能电网负荷预测平台实现技术

随着我国经济建设与科学技术的高速发展,电网承载的负荷越来越高,如何实现准确的电网负荷预测技术成为当前新型智能电网研究的热点。这些负荷如果没有进行较好的计算,那么很有可能会电网在实际的使用过程中出现问题。由于云计算技术的发展和普及,目前可以使用云计算技术来实现新型智能的电网负荷预测平台。本文着眼于电网负荷预测,利用云计算技术实现电网负荷预测平台实现技术。     

影响电负荷预测因素分析

负荷预测是从已知的用电市场出发,对未来的用电市场做出的预测。在电网运行管理当中,负荷预测是重要工作,直接关系到电力系统备用容量的科学安排,电力系统运行的优质安全,资源配置利用的优化,乃至电力营销以及市场交易。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的装机类型。电负荷预测中通常按时间期限分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。     

城市电网规划的负荷预测方法研究

随着我国经济突飞猛进的发展，城市电网规划已经成为一个值得关注的问题，而城市电网负荷预算也成为电网规划中一项重要的工作。然而，在实际的城市电网规划的负荷预测中，预测方法的使用，预测手段的变化，一些不确定因素的存在，给负荷预测工作带来了诸多的挑战，为了满足城市电网规划要求，有力的支撑城市电网事业的发展，需要积极的探索电网规划负荷预测的新方法，保证负荷预测的准确性，才能有效的为城市电网规划发挥应有的作用。     

关于城市电力规划负荷预测的分析

城市电力规划是实现城市电网安全运行的形式,而城市电力规划离不开前期的负荷预测,因为它是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。下文中笔者将从城市电力规划中供电基础资料的搜集、负荷预测的基本内容以及现代负荷预测的方法三个方面,来简要谈谈负荷预测在城市电力规划中的应用。     

负荷预测在县级电网规划中的应用

县级电网受到供电电量与供电范围的影响，其供电预测也受到多个方面的限制，与其他规模的电网情况不一致，县级电网的负荷对于电网建设有着重要的意义。文章从县级电网规划中的负荷预测内涵出发，挖掘电网规划中负荷预测的问题与方法，对负荷预测进行综合论述。     

基于维纳滤波的节假日短期负荷预测

针对节假日期间,城市用电需求量波动较大,为保障城市供电系统的安全、可靠和经济运行,提出了基于维纳滤波的短期电力负荷预测方法。首先,详细介绍了维纳滤波的预测原理,建立了短期负荷预测模型。其次,通过仿真结果与现场实测对比,验证了该模型的可行性。最后,针对在负荷波动大时,该模型预测精度较低的缺点,对误差原因进行了详细分析,并通过引入修正因子对该预测模型进行修正,仿真结果表明,修正后的预测模型能对短期负荷进行精确预测。     

电力系统短期负荷特性及影响负荷变化因素的分析与研究

分析电力系统短期负荷的基本特性,重点讨论影响短期负荷变化的主要因素,为短期负荷的预测工作奠定良好的基础,为电力系统负荷的研究提供参考。     

基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型

对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合（PSO-LSSVM）的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30 min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。     

基于小波-LMBP神经网络短期电力负荷预测研究

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对短期电力负荷具有随机性、不确定性和周期性的特点,提出基于小波分析和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)神经网络组合模型预测方法,并经实际算例证明,该方法优越于单一LMBP神经网络预测模型和算法,是电力系统预测领域中一种提高预测精度的有效方法。     

电网规划负荷预测方法的研究

负荷预测是电网规划极其重要的工作，不但关系着电网规划的整体质量，而且还会给电网的正常运营带来直接影响，尤其当前人们的生产生活对电力的依赖性程度不断增强，加强电网规划过程中的负荷预测方法研究，所体现的价值将无法估量。鉴于文章对电网规划负荷预测方法进行详细的探讨，以期为我国的电网规划建设提供参考。     

电力规划中负荷预测方法研究及其优化

电网系统要想安全稳定地运行,就必须不断地提高电力负荷预测方法的水平。现今,我国的电力市场越来越健全,对于电力负荷预测方法的研究也在不断地深入。作者深入地分析了电网规划以及电力负荷预测理论,并列举了几种应用较广的电力负荷预测方式。     

基于CNN-LSTM的短期电力负荷预测研究

针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题,提出一种结合一维卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM的短期电力负荷预测模型,将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合起来,考虑历史电力负荷、时间日期、温度对电力负荷的影响,实例结果表明,与其他模型相比,预测误差更小,较好地提高了预测性能。     

新疆某地区电网负荷预测研究

随着"西部大开发"战略的实施,电力系统安全经济运行和国民经济发展联系更加紧密,已经成为新疆跨越式发展的重要组成。于此同时负荷的增长过快,负荷变化的非线性增强,导致了预测难度的增大。为了使预测精度达到更高的要求,需要引进一种新的方法。基于支持向量机(SVM)原理对新疆某地区某日负荷建立预测模型进行预测,通过对预测结果的误差分析验证了此方法具有良好的精度,为新疆电网的安全运行和经济效益的提高提供了帮助。     

面向云计算的智能电网负荷预测平台模型研究

在文章的研究中,提出了一种面向云计算的智能电网负荷预测平台模型,这一模型对于我国当下电力事业发展中面临的如何准确预测电网负荷预测问题能够予以较好的解决。     

经济增长理论对我国新型工业化道路的几点启示

目前我国正处于工业化的中期,经济增长理论中关于财富源泉与财富增长的研究,将对我国的工业化有重大的启示,笔者认为,我国今后所进行的工业化应该是新型的工业化,所谓新型工业化是在有良好制度铺陈的前提下,伴随着技术化、信息化和人力资本密集化所进行的社会生产变革。下面,我将针对经济增长理论和我国的新型工业化问题进行探讨。     

基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究

短期居民用电负荷预测主要用于电力调度工作停电计划,以提高供电可靠度及居民用户满意度。本研究通过电力负荷与每日温度与历史负荷进行分析,提出一套基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测模型。人工神经网络在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度。     

基于遗传算法优化前馈神经网络模型的配电网短期负荷预测

对于配电网的安全运行来说,短期的负荷预测有着重要意义。文章以某地区配电网为研究对象,利用遗传算法优化前馈神经网络,对该地区的短期负荷预测方法进行研究。电力系统短期负荷预测受到气象因素、负荷类型、时间因素等多种非线性因素的影响,因此针对上述问题,首先确定输入,输出样本,建立前馈神经网络模型,然后利用遗传算法对前馈神经网络的缺陷进行优化,最后以MATLAB平台仿真计算。通过对比可知,经过遗传算法优化后的前馈神经网络预测模型预测精度进一步提高。     

城市电力负荷预测方法分析

城市电力负荷预测的准确性在很大程度上决定了城市电网建设的合理性,进而影响城市经济的发展。对城市电力负荷预测方法进行分类,分析多种常用总量负荷预测方法的特点,重点研究空间电力负荷预测方法中的相关问题,为城市电力负荷预测开展提供指导。     

基于核主成分分析法的BP神经网络短期负荷预测

短期负荷预测的方法有很多,BP神经网络是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。然而BP网络存在着收敛速率慢、易陷入局部极小等问题。针对此缺陷,文章提出了基于核主成分分析的遗传算法神经网络模型,利用KPCA法提取负荷数据的主成分。并用GA优化BP网络的权值和阈值,克服易陷入局部极小的不足。最后通过实例分析,证明了算法的有效性。