虚拟母线技术及其应用(二):虚拟母线负荷预测

与系统负荷不同,母线负荷水平较低,波动性强,规律性弱,可预测性差,引入虚拟母线技术有利于提高母线负荷预测的工作水平与预测精度。在电网中存在一些紧密联系的连通的局部网络,其内部各母线对关键断面具有相同或相近的发电机输出功率转移分布因子(generation shift distribution factor,GSDF),同时其内部母线的负荷曲线具有一定的相似性,这些母线所组成的连通局部母线组为虚拟母线。根据虚拟母线概念,提出一种新颖的聚类预测方法:虚拟母线负荷预测方法;对虚拟母线负荷预测与独立预测的精度进行了比较,分析了预测误差的形成机理,提炼出预测误差的数学表征;针对虚拟母线聚类判据对于提高预测精度的有效性进行了分析;采用河北南网的实际数据验证了虚拟母线负荷预测方法的有效性。     

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。     

基于数据驱动的母线负荷特性分析

深入分析母线负荷的特性对于提高负荷预测精度,评估电网的安全性和稳定性,辨识需求响应潜力等具有重要的意义。有别于传统的负荷率、峰值出现时刻等指标,提出了一套基于数据驱动的母线负荷特性分析方法。在对母线负荷进行数据清洗、标幺化处理的基础上,利用基于马氏距离的聚类算法对每日母线负荷曲线进行聚类分析;在此基础上,从不同维度提出和采用了模式切换熵、相对波动率、日平均负荷、温度敏感度等4个指标作为凸显母线负荷差异性的评估标准;最后根据提取的特征,利用K最邻近算法对母线负荷进行分类。对广州130条母线负荷数据进行了算例仿真,结果表明所提出的指标能够较好地刻画母线负荷特性,并能取得较好的分类效果。     

福建电网母线负荷预测技术及管理措施研究

阐述了福建电网母线负荷预测工作特点、难点,提出了母线负荷预测技术支持系统的建设要点及业务管理措施,介绍了母线负荷预测在福建电网的应用成果。     

广东电网负荷特性

针对负荷增长和产业结构调整对电网负荷特性产生的影响,根据2008-2013年广东电网及各地市的负荷数据和气象信息,从年、月、日三个时间维度,构建了省、地负荷特性分析指标体系,对广东电网负荷特性进行了分析。基于负荷特性和气象条件,采用 K-MEANS 算法对广东省各地市进行聚类分析,并以广州为例,分析了典型地市的负荷特性。     

国外典型电网负荷特性分析

负荷特性分析是电力系统运行管理中的一个重要环节,掌握电力负荷特性的变化规律和发展趋势是建立负荷预测模型的基础。在参考相关文献的基础上,建立了较为完善的负荷特性指标体系,并收集了日本东京、美国东北部电网、纽约电网等多个地区电网的负荷数据,对上述地区的负荷特性曲线进行了深入分析,以期为我国电网的负荷特性研究提供参考。     

基于FCM与影响因子的母线负荷特性分析

以某地区的多条220 kV母线为研究对象,针对母线数量众多,负荷类型多样的特点,采用模糊C均值聚类的方法将母线进行初步分类。再选取每个类别的典型母线,分别从母线的负荷特性指标、负荷曲线特点、与气象因素以及日类型的关系等方面进行深入的研究和分析,总结出每个类型母线的重要影响因子和在不同日类型下负荷曲线的变化趋势,为下一步开展母线负荷预测工作提供服务,进而提高地区母线负荷预测的工作效率和预测精度。     

基于解耦机制的短期母线负荷预测方法

准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出了一种基于解耦机制的预测方法。首先研究划分样本集最优簇结构的AFS（AP,FCM,Silhouette）聚类算法。利用AP聚类（affinity propagation clustering）计算样本集聚类数的搜索区间;从大到小排列各样本点的密度指标,得到初始化矩阵;通过Sil—houette指标进行有效性检验,获取最优聚类结果。将预测过程分为负荷水平预测和标幺曲线预测两部分,并制定适应其各自特点的预测策略。采用改进的灰色关联分析计算各日特征相关因素关联负荷水平的权值,并将该权值赋予相似选择的目标函数,由最小二乘支持向量机训练相似集进而做出预测;划分标幺曲线样本集的最优簇结构,利用逐步判别分析建立的Bayes判别函数将目标日归类,并根据相似度加权平均该类历史标幺曲线。实例分析验证了该预测机制及模型的优越性。     

母线负荷预测在宁夏电网中的应用

宁夏电网母线负荷预测系统充分考虑电网特性,采用模式匹配算法,同时考虑了机组检修、小机组出力、气象条件等多种因素对预测结果的影响,使调度计划方式科学化,且预测结果满足各项考核指标。     

基于改进模糊聚类的典型日负荷曲线选取方法

典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法不满足目前电力市场需求的问题,提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日负荷波动率等描述性特征指标,确定最优聚类数;引入模糊-离散系数,辨识样本数据中的畸变日,并予以剔除;计算日负荷与月平均负荷之间的相关系数,依据相关系数选取典型日负荷曲线。以新疆电网2015年1月份负荷数据进行实例仿真,结果表明所提方法能够准确选出典型日负荷曲线,验证了方法的可行性和有效性。     

自然语言处理技术下电网敏感客户画像多特征提取方法

为快速、准确地识别和认知电网客户,并制定针对性、精细化、个性化的服务方案,从而提升服务质量与效率,该文提出一种自然语言处理技术下电网敏感客户画像多特征提取方法.基于电力系统业务需求方向,选取头脑风暴方式确定电网敏感客户画像标签本相,利用德尔菲法确定和完善与电网业务具有高度相关的标签,由此获取具有应用性的电网敏感客户画像...     

基于改进DBSCAN-RNN的电力负荷建模及可调特征提取

针对面向能源消纳的电力负荷实时调控需求,以电热水器为例建立调控模型,提出一种改进DBSCAN-RNN算法的电力负荷可调特征提取与可调潜力挖掘方法。以改进DBSCAN聚类结果作为RNN输入获得一种深度学习新策略,基于改进DBSCAN-RNN进行电器群设定温度与天气温度、电器负荷功率的建模,考虑用户电器使用习惯,输出输入量对电器实际功率的影响因子以及电器可调功率与真实功率对应的状态方程参数。某市电热水器群实际数据结果表明所提方法可正确有效地获取海量电热水器群聚合负荷模型及其可调功率。     

电网两个细则实施下机组典型负荷波动分析

对某电厂机组在参与电网两个细则的考核过程中存在的机组负荷的异常波动进行了详细分析,并针对分析结果提出了具体的解决方案。     

基于气象修正技术的辽宁电网负荷预测应用研究

分析了短期电力负荷预测模型,在线性外推法负荷预测的基础上,实现了基于气象因子修正技术的短期辽宁电网网供负荷预测,并成功应用于辽宁电网负荷预测工作中,电网负荷预测准确率得到明显提高,预测结果可用于指导电网调度运行。     

青海电网母线负荷预报软件功能的应用

电网母线负荷预测是分析和计算电网各节点电力需求的技术支持功能,是制定电力系统运行方式的重要依据,精确的母线负荷预测是合理安排生产调度计划,保证电力系统安全、经济运行的前提和保障。文章从青海电网运行控制和安全防御系统的母线负荷预报软件的需求入手,论述了母线负荷预报软件模型及软件的主要功能,分析了影响母线负荷预报预测准确性的因素并提出了对策。     

基于信息融合技术的磨煤机负荷特征信息提取方法

磨煤机噪声信号含有能够表征磨煤机负荷的重要信息,是判断磨煤机运行状态的重要信号,但噪声信号各频段对负荷表征的灵敏度不同,仅靠噪声信号能量难以获取准确可靠的负荷变化信息。为此,研究出一种新的磨煤机负荷特征信息提取方法：利用信息融合技术中的多传感器一致性检测原理,将对负荷反应灵敏的多个磨煤机噪声特征频段提取出来,再按照最小二乘方法融合特征频段功率标定值,得到表征磨煤机负荷的特征信息。通过现场采集的磨煤机噪声信号,对所研究的方法进行了仿真验证,结果表明该方法有效可靠。     

青海电网母线负荷预测的省地一体化实现

青海电网母线负荷预测功能充分考虑电网特性,实现了＂自上而下＂的省地一体化母线负荷预测,达到了省地联动,省地调共同参与母线负荷的预测和管理,形成了＂省调预测、地调修正＂的工作模式。文章介绍了母线负荷建模及命名规范,阐述了青海电网母线负荷预测的方法及其省地一体化功能的实现。     

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。     

基于特征挖掘的ARIMA-GRU短期电力负荷预测

针对短期电力负荷随机性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于混沌理论、变分模态分解VMD(variational modal decomposition)、整合移动平均自回归ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型和门控循环单元GRU(gated recurr...