广西电网负荷特性分析与预测

为准确把握广西负荷特性及其发展趋势,满足广西经济社会发展的用电需求,需对广西电网负荷特性进行研究。通过全面调查、分析广西电网统调、非统调以及各行业用户历史数据,分别采用叠加、剔除、还原等方法对历史曲线进行处理,分析负荷特性参数变化发展的规律,并结合广西用电结构预测,分别采用历史年负荷曲线修改法和典型日负荷曲线修改法预测广西年负荷曲线和日负荷曲线。基于历史典型曲线和未来用电结构变化预测所得的广西全社会负荷特性参数,2015年基本维持不变,2020年呈下降趋势。负荷特性预测结果可为广西电网规划研究、运行分析提供参考。     

西北地区电网负荷特性研究

近年来,西北地区用电负荷增长较快,但增长结构并不合理、受国家宏观调控影响因素较大。为更深一步了解西北电网负荷特性,在整理、分析西北电网历史负荷数据、电量数据的基础上,给出了影响西北电网负荷特性的主要因素,并与中东部地区电网的用电情况进行了对比分析,最后对本研究进行了总结并提出了相关建议。     

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。     

电网负荷特性分析与预测

从现状负荷特性数据分析入手,准确把握现状负荷特性的变化趋势,并从工程角度提出新的负荷特性预测算法,简化了负荷特性预测过程,使分析较易推广.以某实际电网为例,预测该电网近期和远期负荷特性的发展趋势,分析了影响该电网负荷特性变化的主要因素,预测结果为该地区电网规划提供了有力依据.     

基于负荷分解和灰色理论的电网最大负荷预测

气温和用户业扩报装直接影响电网的最大负荷。通过分析电网的负荷特性和最大负荷影响因素,建立了包括基础负荷分量、最大空调负荷分量和历史报装用户累积释放负荷分量的电网最大负荷预测模型,采用灰色理论对各负荷分量进行预测。算例结果表明,该模型能准确把握气温和用户业扩报装对电网最大负荷的影响程度,有效改善负荷预测精度,为电网的规划和运行提供借鉴。     

通用电力预测系统软件包的研究

该软件包能对电力电量和负荷进行短、中、长期预测决策，所建优选组合预测模型具有较强的自适应性和较高的预测精度，提高了电力预测的工作效率，为电网规划、用电管理和经济高度提供了参考。     

基于人群搜索算法的电网短期用电负荷预测研究

针对传统预测方法缺少对未知变量的分析,导致预测效果较差的问题,提出了基于人群搜索算法的电网短期用电负荷预测研究。将电力系统负荷时间序列进行分解,获取负荷时间序列的高低频分量,并对电网短期用电负荷特性展开分析。借助人工智能研究成果,研究人群搜索算法原理,充分考虑电网短期用电负荷受到温度因素影响,选取输入变量,并以此构建人群搜索算法预测模型。通过设计预测流程以及对未知变量分析,实现对电网短期用电负荷预测。通过实验结果可知,采用该预测方法具有良好预测效果,为保障电网稳定运行提供依据。     

基于扩展索洛长期均衡模型的饱和电力需求预测

饱和电力需求是电网规划中确定电网健康发展最终规模的关键性指标,能为电网规划提供重要信息,指导电网的建设和输电线路的合理布局。鉴于索洛模型在经济学的规模报酬及劳动产出问题中的成功应用,借鉴索洛模型的思路研究饱和电力需求规模问题,通过引入以产业结构及用电结构为表征的结构效应因素,同时结合多种规模效应及技术进步因素对索洛模型进行扩展,在此基础上建立了长期均衡预测模型。以我国南方某大型都市为例,应用本文所提出的预测模型,对该地区的未来饱和用电规模进行预测,结果表明该模型能够结合社会经济、电网现状及未来政策,对未来饱和电力需求进行预测,是一项有益的探索。     

基于灰色关联度的陕西电网负荷特性影响因素分析

近年来,电力需求发生了较大变化,负荷特性也随之呈现出新的特点。分析负荷特性的影响因素有利于提高负荷预测的准确率,为电网规划提供重要依据。根据陕西省2005~2014年历史经济与用电数据、重点行业用电水平与负荷特性数据等相关资料,统计分析近年来陕西地区的负荷特性指标。以灰色系统理论为数学基础,分析三大产业结构中的典型负荷、气温和降水等重要影响因素与负荷特性指标的关联性。总结得出影响负荷特性指标的主要因素,有利于电力部门的调度规划分析,更好地掌握负荷特性变化情况和规律。     

基于灰色马尔科夫预测模型的中长期电力负荷预测

中长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立。本文建立了基于马尔科夫修正的灰色负荷预测模型,利用灰色预测模型对未来负荷进行预测,对预测结果采用马尔可夫链预测方法进行改进,提高其预测的准确性。采用灰色马尔科夫模型对某市用电需求负荷建立预测模型,预测了2006至2008年的用电负荷,与实际用电负荷进行对比,结果验证了灰色马尔科夫模型在对电力负荷进行长期预测时具有较高的精度。     

基于混沌粒子群—高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型

饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群算法(MCPSO)实现以和方差(SSE)最小为目标的模型超参数优化求解;在综合考虑饱和负荷影响因素随机性的基础上,建立了改进混沌粒子群—高斯过程回归(MCPSO-GPR)饱和负荷预测模型,并在多情景下利用上述模型进行饱和负荷预测,同时结合饱和判据得到多情景下饱和负荷的规模和时间。算例分析表明,所述模型不仅具有较高的预测精度,而且可增强预测的弹性。     

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...     

基于负荷细分的差异化用户基线负荷预测

电力用户基线负荷(CBL)预测精度会极大影响需求响应效果的评估。本文基于负荷细分,考虑多维用电行为及其影响因素,通过精细化用户用电行为特征,提出一种考虑用户用电模式差异化的基线负荷预测方法。首先采用Ward-模糊C均值(FCM)聚类法,并结合负荷特性指标,改善用户负荷曲线聚类分析的效果;然后,分析气象、时间等多维影响因素,建立考虑温湿度和气温累积效应等城市微气象因素及节假日社会行为因素的差异化用电行为分析模型,提出温度敏感型、节假日敏感型以及两者均不敏感的精细化用电模式;最后,提出不同用电模式的CBL预测方法,建立综合评估方法分析其预测准确度。算例结果表明,所提算法能进一步提高CBL预测精度。     

电力市场环境下中长期负荷预测的应用分析

电力市场环境下负荷预测误差风险直接影响售电公司经营效益和供电的安全性和稳定性.为提高售电公司的经济性和稳定性,从负荷预测误差与负荷类型的研究角度出发,利用灰色系统理论、最小二乘支持向量机模型对中长期负荷进行了预测,并提出了预测加权误差这一概念,重点讨论某地区主要负荷类型与其预测加权误差之间的关联关系.分析结果使得负荷预...     

基于皮尔逊相关系数的电网夏季空调负荷预测研究

采用统计分析的方式研究地区电网夏季空调负荷的变化规律,综合考虑空调负荷的影响因素,构建了地区电网夏季空调负荷预测模型。该模型以地区电网负荷变化曲线为基础,实现了对空调负荷曲线的有效分离,随后采用Pearson相关系数考察各类影响因素与日最大空调降温负荷的相关性,通过比较日最大空调降温负荷与各类指标的相关系数,构造出一个能够体现最大空调负荷受本地区气象和社会经济影响较大的"经济气象综合指标",并利用回归分析提炼出空调降温负荷与综合指标的变化规律,最终实现夏季空调负荷的精准预测。基于某地区电网2006—2015年电力负荷及其相关数据,使用该模型预测2016年该地区电网夏季空调负荷,预测结果证明了模型的有效性。     

基于LSTM循环神经网络的短期电力负荷预测

为了保障电网安全稳定和电力市场高效运行,电网调度人员和电力市场参与者对电力负荷预测准确度提出了更高要求,分布式电源和间歇性负荷是影响负荷精准预测的关键因素。针对传统负荷预测方法无法同时对负荷本身变化规律及其影响因素进行建模的问题,提出基于长短期记忆单元(LSTM)的负荷预测方法。利用具备时序记忆功能的LSTM构建深度循环神经网络(RNN),综合考虑历史负荷和各类负荷影响因素建立负荷预测模型。该方法利用神经网络的特征提取能力和LSTM的时序记忆能力,能在更长的历史时间范围内辨识负荷内在变化规律及各类影响因素对负荷的非线性影响。基于实际负荷数据对不同历史时间窗口、不同网络架构的负荷预测性能进行验证,并与其他负荷预测算法进行比较,结果表明所提方法能有效提升负荷预测准确性。     

基于精准气象数据的地区电网短期负荷智能预测系统设计

基于分时分区精细化气象数据,研发地区电网短期负荷智能预测系统,实现功率曲线的日前精确预测。该系统的特点在于将网供负荷分解为多种功率分量的叠加,并针对各功率分量特点和影响因素,提供多种特征选择模式、预测方法以及历史参照日,以提高短期负荷预测的精度、自动化程度和工作效率。     

基于精准气象数据的地区电网短期负荷智能预测系统设计

基于分时分区精细化气象数据,研发地区电网短期负荷智能预测系统,实现功率曲线的日前精确预测。该系统的特点在于将网供负荷分解为多种功率分量的叠加,并针对各功率分量特点和影响因素,提供多种特征选择模式、预测方法以及历史参照日,以提高短期负荷预测的精度、自动化程度和工作效率。     

用户可中断负荷特性模糊综合评估策略研究

产业结构的不断转型导致电网负荷不平衡度日益凸显。强制性有序用电、拉闸限电的管理模式已不适应社会的发展,亟须研究更科学有效的办法。提出了一种模糊综合评估方法用于评估分析可中断负荷的调控响应特性,总结出包括用户特性和电力调度需求等在内的影响可中断负荷特性的企业内部关键因素,在对这些关键因素深入分析的基础上建立了可中断负荷特性评估模型和电价补偿方案,克服了本领域可中断负荷特性评估方法单一、不灵活的缺点,提高了电网电力调度以及可中断负荷电价补偿的合理性和可行性。